Decision_tree-python 决策树分类（ID3，C4.5，CART） 三种算法的区别如下： (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性，选择信息增益最大的； (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的； (3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性，选择基尼值最小的属性作为划分属性.

ENVI插件RuleGen，可用于CART决策树分类。包含三个.exe文件、一个.sav文件、介绍说明文件。

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ENVI监督分类、决策树分类、火烧迹地提取和ArcMap制图，适用于遥感软件初学者大学生

AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“ Decision_tree”可以放入第4个输入中。 adaboost返回一个4元组（stump，stump_weights，errors，D_weights） 您可以使用predict（stumps，stump_weights，X_test）对训练集进行预测。 这将返回该X_test的标签数组

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python利用c4.5决策树对鸢尾花卉数据集进行分类（iris），包含可视化的决策树表

对比决策树分类 整棵决策树就对应着一组析取表达式规则。

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