数据分析赋能的不是决策而是决策树.docx

老师课堂上讲的PPT,很有参考价值,容易上手!!

利用不同的算法构建决策树，其中有基于信息增益的ID3、基于信息增益率的C4.5、以及二叉分类（回归）树，最后文档简单介绍了树剪枝的优缺点

文章目录1、信息熵1.1 信息熵公式1.2 概率分布与信息熵2、决策树2.1 决策树概念2.2 决策树预测原理3、分类决策树3.1 信息增益3.2 训练规则3.3 分类决策树示例4、不纯度度量标准5、

决策树学习资料,我用过的最好的东西,分享给大家

决策树算法 对决策树有很深的讲解,决策分析

实现深度优先的递归算法,完成决策树的生成,并实现决策,有图形界面JTable

决策树使决策问题形象化。它把各备选方案在不同自然状况下的概率及其损益值大小,简明地绘制在一张图上,从而形象地反出整个决策过程。它不仅可以解决单阶段的决策问题,而且可以解决“损益矩阵”无法表达的多阶段的

決策樹是功能強大且相當受歡迎的分類和預測工具。這項以樹狀圖為基礎的方法，其吸引人之處在於決策樹具有規則，和類神經網路不同。規則可以用文字來表達，讓人類了解，或是轉化為SQL之類的資料庫語言，讓落在特定

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。

java 写的 决策树