决策树算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境

我选用了一个经典数据集来展示如何构建一个决策树模型，这个数据集是——Iris 鸢尾花数据集。里面有我进行数据预处理，分析，优化参数，训练模型以及最终分析决策树的代码。

数据挖掘概念与技术课本P218页数据表格式为.csv。。决策树一般采用贪心策略**自顶向下**递归的分治方式构造，从训练元组集和与之相关联的类标号开始，随着树的构建，训练集递归地划分成较小的子集。构造

机器学习实战所需数据集

该数据集用于决策树随机森林天气预测数据集，利用前一天和历史最高平均气温，实现气温预测的随机森林模型。

python决策树的实例代码，相应的文件和详细的注释说明，直接运行test_tree文件即可显示结果

这个笔记记录高效的决策树系列算法,主要阅读论文,结合一些开源框架,希望在弄清算法的基础上,尝试着改进算法,尝试着工程实现.

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