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这是一个用python实现的决策树分类器,其样本集纯度指标为基尼指数,实现了后剪枝优化算法,有需要请下载
自己用Python3.6.1写的基于信息增益的决策树，信息熵函数、信息增益函数、多数表决函数、产生决策树的函数写的都比较清楚，直接下载放在python环境中就能出结果，数据用的是周志华老师的《机器学习
主要为大家详细介绍了机器学习python实战之决策树的相关资料,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
主要为大家详细介绍了Python决策树分类算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
python机器学习-决策树算法实现
机器学习算法 决策树 ID3算法 python3 带例子可直接运行
机器学习实战第三章决策树代码，说实话感觉这一章不太实用
1.使用Python实现基本的决策树算法；2.主要使用pandas的DataFrame实现；3.为防止过度拟合，在小于20个记录时，直接选取记录中最多类别；3.没有画决策树图
python实现ID3决策树,按照给定特征划分数据集 :param axis:划分数据集的特征的维度 :param value:特征的值 :return: 符合该特征的所有实例(并且自动移除掉这维特征
今天小编就为大家分享一篇关于python可视化实现代码,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
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