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c++决策树算法源码
用训练集生成决策树然后预测新的数据的分类属性选择度量使用的是信息增益的选择度量
决策树算法是机器学习中常用的一种分类方法，该算法基于树结构来分析数据集中的属性，并利用决策树进行分类。本文将详细介绍决策树算法的基本原理、构建过程以及在实际应用中的优缺点和应用场景，帮助读者更好地理解
数据挖掘十大算法：决策树c4.5算法，可以快速了解c4.5算法原理
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ID3决策树的matlab代码和python代码，以及数据集
基于结构元理论的模糊决策树方法，李馨，，决策树方法一直被用于优选较复杂的多级决策问题中，其基本准则是以期望收益作为方案评价的尺度。在现实世界中，模糊决策树往往比
决策树实现的基本原理,包括简单的数学推导和基本概念
决策树 matlab
决策树相关参数如下: - max_depth:树的最大深度,也就是说当树的深度到达max_depth的时候无论还有多少可以分支的特征,决策树都会停止运算. - min_samples_split: 分
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