本项目使用Python实现了决策树算法,并通过莺尾花数据集进行了演示。数据集已上传至文件中,可供下载。决策树算法在数据挖掘中有着广泛应用,欢迎使用本项目进行学习和实践。
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本篇文章主要介绍了Python实现决策树C4.5算法的示例,详解的介绍了决策树C4.5算法的原理和实现代码,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下
使用id3算法实现了决策树建立,输入训练样本,以广义表的形式输出树的结构
决策树c4.5算法简单实现,ID3改进,用C++编程实现
决策树算法实现分类,采用c语言进行编写!能够进行MFC显示,结果比较好!
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
数据挖掘作业,决策树,安书上做的 ,有自己的写的图文并茂的word文档
决策树算法是模式识别中用来分类的算法,效率较高
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