基于结构元理论的模糊决策树方法,李馨,,决策树方法一直被用于优选较复杂的多级决策问题中,其基本准则是以期望收益作为方案评价的尺度。在现实世界中,模糊决策树往往比
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注本项目算法部分仅使用numpy pandas random pickle库为了对决策树加深理解所以并未使用其他机器学习库.1.文件结构本项目由三个部分组成分别是数据部分决策树训练部分界面设计部分其组
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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。
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一种基于改进SLIQ决策树分类算法的应用研究,林和平,张雪峰,在数据挖掘的分类问题中,决策树已经被认为是非常有效的一种方法,本文提出了一种改进的SLIQ(Mehtaet.al,1996)决策树分类算法
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