机器学习与算法源代码5： 决策树模型.zip

数据挖掘实验 实验指导书 决策树模型 线性回归模型 关联规则 贝叶斯分类 共4个实验.pdf

适合初学者掌握python使用方法与机器学习

决策树 2015 年 5 月作者：张天和秦敬尧课程：机器学习，西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿 我们在这个项目中实现了基于 C4.5 算法的决策树模型。 DecisionTree.py 是包含主要功能的执行文件，c45.py 包含 C4.5 和剪枝算法。 ##如何运行代码要运行程序，请以以下格式之一键入命令行： Format_1: python filename.csv(execute) train unpru filename.csv(train) ratio filename.csv(metadata) Format_2: python filename.csv(execute) train pru filename.csv(train) ratio filename.csv(metadata) filename.csv(validate) Format_3: python filenam

我选用了一个经典数据集来展示如何构建一个决策树模型，这个数据集是——Iris 鸢尾花数据集。里面有我进行数据预处理，分析，优化参数，训练模型以及最终分析决策树的代码。

为解决因湿地环境复杂且类型多样导致光谱混淆而难以对其自动遥感提取的问题,采用决策树模型的湿地信息提取方法,以Landsat OLI影像光谱特征和经缨帽变换后的数据为基础,结合不同类型湿地的环境特征和空间特征信息,提出先分区再分类的思想,构建决策树分类模型.对原始影像进行缨帽变换,利用变换后的湿度分量及地物的光谱特征规律,将研究区划分为水体区域、植被区域和非植被区域,然后分别对各个区域进行再分类,逐层分级,最终实现不同类型湿地的分级提取.研究结果表明:采用分区分类思想构建决策树模型,可以有效提取湿地信息,精度达87.50%.

斜决策树 x + y < 1 Class = + Class =

基于CART决策树模型的中医药联合化疗对晚期肺癌生存预后的分析，焦丽静，杨铭，背景 近年来，肺癌已经成为发病率和死亡率增长最快、对人类健康和生命威胁最严重的恶性肿瘤。70%-80%患者在明确诊断时已属晚期，化

GBDT决策树模型开发代码，详细的说明见https://blog.csdn.net/iqdutao/article/details/107698851

标称属性:计算Gini 多路划分 二元划分 一般多路划分的Gini值比二元划分小，这一结果并不奇怪，因为二元划分实际上合并了多路划分的某些输出，自然降低了子集的纯度 Multi-way split Two-way split (find best partition of values)