决策树算法是一种基于树结构的分类算法，有ID3、C4.5、CART等主流算法。每种算法都有各自的优点和缺点，例如ID3算法容易过拟合，而CART算法可以处理连续型变量。并行计算可以提高决策树算法的效率，但也需要考虑数据划分和节点合并等复杂问题。总之，选择特定的决策树算法要根据具体场景进行评估。
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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。
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决策树算法及应用拓展 内容简介 概述 预备知识 决策树生成(Building Decision Tree) 决策树剪枝(Pruning Decision Tree) 捕捉变化数据的挖掘方法 小结 概述
决策树算法及应用拓展;概述(一;概述(二;预备知识一(Building Tree;使用决策树进行分类;决策树算法;伪代码(Building Tree;属性选择的统计度量;信息增益度度量(ID3/C4.
决策树算法的C++实现
决策树学习及其剪枝算法研究论文。
用于平面的分类决策树
这是一个使用matlab来实现决策树cart的算法。
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
研究决策树生成过程的具体环节，针对每个步骤提出优化想法。分类，样本筛选，剪枝，以及组合优化等，对决策树的优化效果明显提高。
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