决策树分类器就像带有终止块的流程图,终止块表示分类结果。开始处理数据集时,先需要测量集合中数据的不一致性,也就是熵,然后寻找最优化方案划分数据集,直到数据集中的所有数据属于同一分类。ID3算法可以用来
决策树实现的基本原理,包括简单的数学推导和基本概念
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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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采用10次10折交叉验证,测试集平均准确率为95%左右绘有决策树图
matlab语言实验的决策树代码,有信息增益和信息增益率两种方式
该文献为理论研究,只要介绍决策树的建树算法和剪枝算法!
决策树的MATLAB实现,并且有使用说明,欢迎下载
总结了决策树归纳的基础知识和相关的扩展内容