原理： 决策树生成算法： 是递归地生成决策树，它往往分类精细，对训练数据集分类准确，但是对未知数据集却没有那么准确，有比较严重的过拟合问题。因此，为了简化模型的复杂度，使模型的泛化能力更强，需要对已生成的决策树进行剪枝。 集成分类算法： 集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。 随机森林分类器用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策。在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树，每棵决策树会放弃固定的排序算法，随机选取特征。 梯度提升决策树按照一定的次序搭建多个分类模型。模型之间彼此存在依赖关系。后续加入

简介 URule是一种纯Java规则引擎，它以RETE算法为基础，提供向导式规则集，脚本式规则集，决策表，交叉决策表（PRO版提供），决策树，评分卡及决策流共六种类型的规则定义方式，配合基于WEB的设计器，可快速实现规则的定义，维护与发布。 URule提供了两个版本：一个是基于Apache-2.0协议开源免费版本的，URule开源版本第一款基于Apache-2.0协议开源的中式规则引擎；另一个是商用PRO版本，请了解更多关于URule商业Pro版更多信息。 URULE PRO版与开源版主要功能比较 特性 URULE PRO版 URULE开源版 向导式决策集 有 有 脚本式决策集 有 有 决

若按照书上代码运行会出现如下报错（这是因为代码在截取数据时将属性值转为了矩阵）： AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns' 解决办法： 方法一：添加代码：x=pd.DataFrame(x) 方法二：将代码： x=data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int) y=data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int) 改成： x=data.iloc[:,:3].astype(int) y=data.iloc[:,3].astype(int) 总体

在上一篇博文Python数据分析（8）—-用python实现数据分层抽样中，实现了实验数据的抽取，那么在本文中，将用上述抽取到的数据进行实验，也就是用决策树进行分类。 在讲解实际的决策树分类之前，需要介绍一下决策树分类的sklearn中决策树模型参数释义： ''' scikit-learn中有两类决策树，它们均采用优化的CART决策树算法。 （1）回归决策树：DecisionTreeRegressor() （2）分类决策树：DecisionTreeClassifier() ''' from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor ''' 回归决策树

本文实例为大家分享了基于信息增益的决策树归纳的Python实现代码，供大家参考，具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt from copy import copy #加载训练数据 #文件格式：属性标号，是否连续【yes|no】，属性说明 attribute_file_dest = 'F:\\bayes_categorize\\attribute.dat' attribute_file = open(attri

SVMImageClassification:基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类

pyC45 pyC45 是一个超轻量级的 Python C4.5 决策树包，它只包含一个文件“pyC45.py”。 它为用户提供了一个简单高效的界面来训练 C4.5 决策树并使用它进行预测或分类。 训练好的决策树保存为 XML 文件，以便于阅读和理解。 随着所谓的“大数据时代”的到来，C4.5 是数据挖掘和机器学习中最受欢迎的算法之一。 由清华大学张驰昱于2013年冬季开发。

车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性.

Matlab 分类算法基础初级之决策树 亲测可用

该资源为机器学习实战第三章决策树的相关代码和数据集，望对大家有用