python实现决策树C4.5算法

决策树python代码的简单实现具体可以参考博客

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决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于

内含原始数据集，测试集和实验要求，运用sklearn简单实现决策树，用于学习python，sklearn基础，能够生成决策树pdf以供入门者参考

决策树python文件

python决策树模型

C5.0算法原理解析

c++决策树算法源码

1.什么是分类算法2.关于分类算法的问题3.决策树算法介绍4.评估模型的准确性5.应用：决策树算法在python中的实现6.总结

决策树代码在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度，使用算法生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。