决策树代码Python（包含GINI，信息熵构建方法，10折交叉验证，Adaboost以及Boost方法）
2021-06-05 17:11:34
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决策树是一个通过训练的数据来搭建起的树结构模型，根节点中存储着所有数据集和特征集，当前节点的每个分支是该节点在相应的特征值上的表现，而叶子节点存放的结果则是决策结果。通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类。每次使用决策树时，是将测试样本从根节点开始，选择特征分支一直向下直至到达叶子节点，然后得到叶子节点的决策结果。
2019-12-21 21:42:57
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1. 在UC Irvine Machine Learning数据集上选择三个数据
2. 编写一种机器学习算法预测结果，并使用十次、十折交叉验证
3. 撰写报告，包含对数据集、算法、结果的描述以及源代码
2019-12-21 21:29:58
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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。
2019-12-21 20:53:33
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