决策树学习及其剪枝算法

数据挖掘十大算法：决策树c4.5算法，可以快速了解c4.5算法原理

数据挖掘算法决策树算法及其在广泛领域的应用与扩展。

ID3决策树的matlab代码和python代码，以及数据集

Section I: Brief Introduction on Decision Tree Decision tree classifiers are attractive models if mo

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,export_graphviz from sklearn.model_selection import

决策树 决策树(decision tree) 是一种基本的分类与回归方法。本博客主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。学习时,利用训练数据,根

主要介绍了python机器学习实现决策树,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

ID3算法的核心是在决策树各个结点上对应信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的

决策树代码实现，采用机器学习库来实现的，用来做学习用

本代码主要利用Python工具决策树，简单明了，易于理解