CART决策树

决策树 1.决策树缺失值处理 1.1对于训练模型,训练数据部分样本的部分特征值缺失的情况下,做法是:把该数据按比例分成三份数据。可以算出该特征的信息增益。 1.2对于预测数据,C4.5中采用的方法是:

离散数学 扩充部分 决策树 ..

决策树C4.5的实现,可以在VS2013上运行的!

机器学习中决策树分类的实现。内含代码和语料,下载就能运行。

数据挖掘 决策树文档 的学校实验报告

决策树ID3算法机器学习中,决策树是一个预测模型;它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对

sklearn_decision_tree,基于sklearn中的decision_tree实现的决策树

ID3决策树算法分析

输出决策树，代码下方有案例

分类决策树算法.ppt