安全技术-网络信息-神经网络技术和决策树技术在HIV省略AIDS患者中医证型诊断中的应

使用python语言实现决策树算法，决策函数使用 ID3， C4.5，ACRT

c语言实现决策树c4.5

概述 调用sklearn.linear_model中的LogisticRegression库，尝试通过对率回归对离散数据进行划分，对每个属性进行预测，选取正确率最大的属性作为根节点，并对该节点的每个属性取值进行划分选择，依此类推，最终绘制一棵决策树。 程序功能 对于给定西瓜数据集3.0，将字符串类型的属性取值转换为数值类型以便模型进行训练，并将连续属性离散化以便选取划分点，通过正确率来选取根节点，最终得到决策树数组。通过dealanddraw(n0, pngname)函数将数组转化为字典类型，绘制决策树，将决策树以图片形式保存在程序的同一目录下。 收获 通过该代码读者能够掌握机器学习课程中对率回归决策树的基本绘制方法，能够根据自己的需求快速的更换数据集，具有一定的应用价值。 不足 对于正确率相同的节点，选取优先遍历的属性作为根节点，与基于信息增益进行划分选择的方法相比，可知两种方法绘制的决策树正确率均为100%，但对率回归方法容易忽略在同一正确率下划分较佳的节点，从而使决策树层数增多，变得更加复杂。

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。

S变换，电能质量扰动识别分类，时频图，matlab程序，附有注释，清晰明了。

决策树(Decision Tree)是监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法 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。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器 1.什么是决策树 2.决策树的构建准备工作 3.使用决策树进行分类 4.使用SKlearn中graphviz包实现决策树的绘制

运用python对ID3算法原理进行编写，然后应用再男女分类上，形成树。读者可以直接使用，可根据自己的需求修改训练集和测试集

https://blog.csdn.net/freezing_00/article/details/124088650#comments_21088107，此博客中的测试集

https://blog.csdn.net/freezing_00/article/details/124088650?spm=1001.2014.3001.5501此博客决策树数据集