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上一篇博客主要介绍了决策树的原理,这篇主要介绍他的实现,代码环境python 3.4,实现的是ID3算法,首先为了后面matplotlib的绘图方便,我把原来的中文数据集变成了英文。 原始数据集: 变
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
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
ID3决策树算法分析
输出决策树，代码下方有案例
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