PPT是根据周志华老师那本书做的，示例加上动态演示，把决策树的内容丰富的涵盖了进去。

COVID风险预测 使用朴素贝叶斯和决策树算法进行COVID-19风险预测

Python自写函数实现ID3算法，依据信息增益最大，生成决策树，并实现决策树可视化，可以根据需求自行改变数据集。

Tic-Tac-Toe-Endgame:决策树

在NetBeans平台下使用Java实现的ID3决策树分类算法,附带标准测试数据集。

决策树ID3算法编程（c语言课程设计）

在学习《数据科学导引》第四章分类算法——决策树及朴素贝叶斯时可以参考本课件，基本原理通俗易懂，并举了相关例子，在决策树剪枝部分对课本内容做了补充，有兴趣可以翻阅。 汇报前查阅了很多相关资料，进行了整合和总结，如果有不甚清晰的地方可以私聊探讨，本人在课堂上对本部分做讲解的时候收到了很好的反响。 如果有不同的见解及学习方法，欢迎在评论区留言提问或提出建议。

摘要:本发明公开了一种基于人工智能决策树的GPS遥感洪水预测方法，包括如下步骤：S1、读取GPS卫星原始观测值；S2、原始观测值的预处理；S3、采用历元间的伪距差、载波相位差和历元时间间隔的信息生成洪水探测量，所述洪水探测量包括第一探测量和第二探测量；S4、采用基于人工智能决策树算法建立分卫星分频率的洪水探测模型；S5、联合GPS双频信号的第一探测量和第二探测量对洪水进行探测，并根据探测阈值将结果进行标记；S6、根据探测结果进行洪水预警或对洪水探测模型更新迭代。采用基于人工智能决策树算法建立高精度的洪水探测模型，深度挖掘探测量和其它辅助特征参数之间的相关性，降低误探率，保证洪水探测的精准度和稳定性。

基于python的树形决策图构建基于python的树形决策图构建

GA_for_Feature_Selection 使用遗传算法结合决策树做特征选择 Using genetic algorithm for feature selection with decision tree 原始遗传算法参考 import numpy as np import pandas as pd import random data_train = pd.read_csv('\data_train.csv') data_test = pd.read_csv('\data_test.csv') #合并训练集测试集 data = data_train.append(data_test).drop(['id'], axis=1) feature_names = data.columns pop_size = 20 # 种群数量 max_value = 10 #