数据分类——决策树算法(文章较长请耐心欢迎指导!)

数据挖掘中的决策树相关代码。包含java；c++；matlab；有代码和应用程序。

天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。

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

主要为大家详细介绍了python决策树之CART分类回归树,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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。

首先，我们通过调用load_iris()函数加载莺尾花数据集。然后，将数据集中的特征和标签分别保存为X和y。接下来，我们使用train_test_split()方法将数据集划分为训练集和测试集。创建一

whatisthedecisiontree

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ------------------------------ 运行结果:ID3(未剪枝) 正确率:85.9% 运行时长:35

决策树之Python实现 from math import log import operator #创建数据集 def createDataSet(): dataSet=[[1,1,’yes

决策树公式推导 (1)信息熵--用来度量样本集合纯度最常用的一种指标,定义如下: Ent⁡(D)=−∑k=1∣Y∣pklog⁡2pk(式1) \operatorname{Ent}(D)=-\sum_{