数据挖掘中决策树算法的探讨

数据挖掘决策树算法ID3和C4.5 学习数据挖掘的工具-weka weka是用Java语言编写的完整的软件资源 Explorer是weka的主要图形用户界面 weka存储数据的原始方式是ARFF或CS

决策树实例数据，包括两个txt文本，一个是classifierStorage.txt，另一个是lenses.txt

决策树是一种用于分类和回归任务的树状结构。回归树是一种专门用于回归任务的决策树，它通过建立一个树状结构来预测连续值。Sklearn库提供了用于创建和使用决策树的模块。

基于决策树的数据挖掘 汽车评价分类的算法设计与实现 1 决策树技术面临的挑战及目前研究方向 随着数据挖掘技术的兴起 作为拟人决策主要方法之一 近年来决策树又重新引起了人 们的兴趣并得到更广泛的应用目前

哈工大某大四学生的毕业论文答辩比较详细基于决策树的

这是基于ID3算法编写的决策树，里面有一个可视化图形界面

本工程基于c++实现了决策树算法，输入的经验数据放在工程文件下的Tree1文件夹下

决策树算法的研究与改进,决策树是数据挖掘中重要的分类方法,本文在研究和比较几种经典的决策树算法基础上,提出了一种改进的决策树算法:基于度量的决策树(MBDT).这种决策树实际上是把线性分类器和决策树结

决策树算法的比较分析 [] [] 一 . 前言 所谓决策树 就是在对数据进行决策分类时利用树的结构将数据记录进行分 , 其中树的一个叶结点就代表符合某个条件的属性集 , 根据属性的不同取值建立决策树的

信息增益是决策树算法中用于选择最优特征的指标之一，本文详细介绍了信息增益的原理和计算方法，并结合实例说明了使用信息增益构建决策树的步骤。同时还介绍了常见的剪枝方法，以及信息增益算法的优缺点。阅读本文可