不确定数据的决策树分类算法(数据挖掘、决策树)

决策树算法原理常用决策树算法决策树剪枝由决策树提取分类规则应用实例分析

使用的是python3版本，自己编写的，能够完美运行，只需要运行主程序就行，数据啥的都准备好了

基于决策树的数据挖掘算法的技术研究

决策树 算法评价 准确性,速度,强壮行,规模性,可解释性 什么是决策树(Decision tree)? 类似于流程图的树结构:其中,每个内部节点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个

决策树 概念 决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规

在计算机科学中,树是一种很重要的数据结构,比如我们最为熟悉的二叉查找树(Binary SearchTree),红黑树(Red-BlackTree)等,通过引入树这种数据结构,我们可以很快地缩小问题规模

摘 要 随着信息科技的高速发展人们对于积累的海量数据量的处理工作也日益增重需求是 发明之母数据挖掘技术就是为了顺应这种需求而发展起来的一种数据处理技术 数据挖掘技术又称数据库中的知识发现是从一个大规模

压缩包包含数据和代码，代码有详细的算法分析过程。算法使用的是c5.0决策树模型。分析过程重在建模和模型提升。

决策树算法是非常有用的一类算法。在数据挖掘中有着不可估量的作用。

决策树算法ID3实现，带有训练数据和测试数据。可以打印出构建的决策树。