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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
本工程基于c++实现了决策树算法，输入的经验数据放在工程文件下的Tree1文件夹下
最适合提交的课程设计，最全面的数据文件，代码文件，以及说明文档，最重要的是绝对无错哟。
本文件主要实现了决策树算法的三种常用算法分别为ID3C4.5CART.在这些算法的基础上还实现了预剪枝和后剪枝操作用于提高模型的泛化能力其中预剪枝主要是通过限制决策树节点的样本数和决策树的深度后剪枝使
决策树构建算法的实现，我在北京GUCAS期间完成。用法源代码有很好的文档记录，所以不要害怕在文件中寻找有关功能的更多信息。id3.py使用CSV文件filename.csv（有关格式，请参阅examp
数据挖掘中决策树分类技术研究写论文的好参考资料
针对现有电网调度运行日志与智能操作票系统功能难以满足调度任务需要的问题,亟需对系统进行技术升级与结构改造。文中设计了一种基于决策树算法的电网调度频繁数据挖掘系统,利用C4.5决策树分类算法的训练自学习
基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用 摘要 当今社会人类所存储的数据是成千上万的,如何能够更有效的利用好这些信息已经越来越受到人们的重视而数据挖掘正是一种从数据中提取有用的信息,并将之应用于各个行
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、
数据挖掘r语言实战
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