决策树算法在药物数据挖掘中的应用.ipynb

Vol.45 No.9 计算机与数字工程 总第335 期 1802 Computer & Digital Engineering 第45 卷 2017 年第9 期 基于改进随机决策树算法的分布

本文研究了基于粗糙集的ID3决策树算法并针对其不足进行了改进，提出了一种将粗糙集与决策树相结合的数据挖掘算法。在该算法中，我们利用粗糙集将数据进行处理，然后再应用决策树来进行分类。实验结果表明，该算法

决策树是数据挖掘中一种具有生动竞赛性质的模型，决策树的应用、优点、决策树如何选择最优策略等问题，同时还为读者提供了决策树模型的一些实战应用示例。通过本文的学习，读者可以深入了解决策树模型并运用到实际中

针对PHM（PrognosticandHealthManagement）中数据挖掘和知识获取困难的问题，提出一种以J48决策树算法为基础的故障诊断方法。采用了开源数据挖掘软件Weka，对CTSV滤波器

决策树算法在刑事案件中的应用，李梅红，胡瑞娟，本文首先简要介绍了数据挖掘技术应用在刑侦工作中的重要性及利用ID3算法构造决策树的方法，结合一个刑事案件犯罪嫌疑人训练数据集

此程序主要实现对数据的加载和处理,首先加载数据,本算法选择的数据集是鸢尾花数据集,加载的数据形式是元胞数组,本程序先把其转换成字符串数组,后对字符串数组进行处理,将数据部分和标签部分分隔开,数据部分转

决策树算法的C++实现

用于平面的分类决策树

java实现的决策树算法，有注释，有实例

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ------------------------------ 运行结果:ID3(未剪枝) 正确率:85.9% 运行时长:35