决策树 1.决策树缺失值处理 1.1对于训练模型，训练数据部分样本的部分特征值缺失的情况下，做法是：把该数据按比例分成三份数据。可以算出该特征的信息增益。 1.2对于预测数据，C4.5中采用的方法是：测试样本在该属性值上有缺失值，那么就同时探查（计算）所有分支，然后算每个类别的概率，取概率最大的类别赋值给该样本。 1.3测试样本属性也有缺失值那要怎么办？ 有论文里讨论过： 2.决策树应用的案例： import csv from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn import preprocessing

本文实例讲述了Python决策树和随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树和随机森林都是常用的分类算法，它们的判断逻辑和人的思维方式非常类似，人们常常在遇到多个条件组合问题的时候，也通常可以画出一颗决策树来帮助决策判断。本文简要介绍了决策树和随机森林的算法以及实现，并使用随机森林算法和决策树算法来检测FTP暴力破解和POP3暴力破解，详细代码可以参考： https://github.com/traviszeng/MLWithWebSecurity 决策树算法 决策树表现了对象属性和属性值之间的一种映射关系。决策树中的每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则表示某个可能的属性值，而每

1. 基本环境 安装 anaconda 环境， 由于国内登陆不了他的官网 https://www.continuum.io/downloads, 不过可以使用国内的镜像站点： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 添加绘图工具 Graphviz http://www.graphviz.org/Download_windows.php 安装后， 将bin 目录内容添加到环境变量path 即可 参考blog ： https://www.jb51.net/article/169878.htm 官网技术文档 ： http:

改名zip,直接解压，添加路径到变量即可。无需安装。我电脑msi装不上，所以才想到的这个办法。

c5.0决策树算法，源代码可以运行，你要好好看看说明文件怎么运行。使用命令行。而且要有训练集。

使用线性、决策树和投票回归模型和来自 Kaggle 的数据预测体脂

决策树分类器 使用Python的决策树分类器sklearn。

基于决策树的银行营销数据挖掘 ├── 0，数据挖掘基础知识精讲 │ ├── 工具 │ ├── 教案 │ ├── 案例 │ ├── 视频 │ └── 资料 ├── 1，项目背景与运行环境 ├── 2，IBM SPSS Modeler简介 ├── 3，GRISP-DM数据挖掘流程 ├── 4，决策树算法 ├── 5，建立银行用户挖掘模型 ├── 6，运行及结果分析 ├── 7，模型应用 └── 8，课程总结

以下数据集是经过确认的西瓜属性，请根据这些信息，利用决策树方法判定另外一批西瓜的质量。 1.学习有关决策树的相关知识 2.构建每个属性的信息增益，并写入到文件Gain.txt中 3.绘制决策树，保存成文件, Decision_tree.jpg 4.利用随机算法生成不少于5W条的数据集，写入文件data.csv 中 5.利用决策树进行判定，判定结果写入到result.csv中，并记录判定所花费的绝对时间

最终实现了基于基尼系数和基于信息熵的两种决策树模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并将生成的决策树可视化。在模型评估时还实现了基于numpy和pandas的准确率计算、混淆矩阵计算与可视化函数。