Python机器学习之决策树算法实例详解

决策树算法 对决策树有很深的讲解,决策分析

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本文实例为大家分享了树回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''''' 回归树 连续值回归预测 的 回归树 '''

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

决策树是一种重要的机器学习算法，它能够从数据中学习出一系列的规则，用于分类和预测。本文从决策树算法的基本原理入手，详细讲解了决策树的构建过程、信息熵的计算方法以及决策树的优化方法，并以实际案例说明了决

主要介绍了Java实现的决策树算法,简单描述了决策树的概念、原理,并结合完整实例形式分析了java实现决策树算法的相关操作技巧,代码中备有较为详尽的注释便于理解,需要的朋友可以参考下

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

2017年3月16号关于决策树的资源上传错了，这一份才是决策树的Python代码实现，包含详细的中文注释，欢迎下载学习。Python版本为2.7.

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.

主要为大家详细介绍了python实现C4.5决策树算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下