一个简单的ID3决策树算法实现,但是很使用。简单易懂。
decisiontree, 基于ID3的ML决策树算法实现 决策树一个实现决策树学习的ruby 库( ) 。 目前,可以学习连续和离散的数据集。离散模型假定唯一标签&可以绘制并转换为png以进
ID3算法的c语言的word版本 又看懂的 麻烦也告诉我声 交流下
只用到了numpy库,自己编写的函数,计算交叉熵、信息增益、递归创建决策树、解码分类
#第1步:针对每个特征,计算信息增益
#第2步:选取最大增益的特征,分裂决策树,递归调用
#第3步:解码决策
研一的作业,花了两周时间大力完成的,包括动态生成树,正确率分析,界面美观,功能基本全了。
基于属性值并的权墒思想,通过构建模型,给出了一个属性的某几个属性值并的权嫡之和不小于该属性单个属性值的权嫡之和的结论,从理论上证明了ID3算法的合理性,为ID3算法提供了理论基础.
实现并通过数据集测试了算法。 有测试集。
ID3算法的实例解析_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。本文通过一个实例详细演示了ID3算法的过程,顺便介绍了数据挖掘领域的十个经典算法。
C++写的决策树ID3算法,对于初学者来说是很好的程序,可以学到很多,了解算法的原理所在。
机器学习算法 决策树 ID3算法 python3 带例子可直接运行
