R的决策树案例 用到的数据 这里是我在学习R的决策树过程中,写的一些例子代码,分别用到了三组不同的数据. R自带的iris UCI的 (全部是数值型) UCI的 用于性能测试 感谢为数据分析学习提供的这个数据库, 里面可以非常方便的找到你所需要的数据集。 下面是学习过程中阅读的一些参考文献： C50使用的入门教程: CART和rpart入门 关于经常会被作为参数的Formula 用到的R的分类算法包 C50 party rpart tree 在使用决策树算法时，我们常常要考虑以下几个问题： 如何建立分类模型 如何使用分类模型进行预测 如何查看分类树 如何评估预测结果 如何改进预测结果

为机器学习的课程作业

决策树和随机森林的学习资料，通过介绍决策树的相关案例，给出两种模型的计算结果及其分析

决策树算法及应用 ppt 捕捉新旧数据变化的目的： 挖掘出变化的趋势 例：啤酒——尿布 阻止/延缓不利变化的发生 例：金融危机——银行的信贷策略 差异挖掘算法的主要思想： 合理比较新/旧数据的挖掘结果，并清晰的描述其变化部分

决策树算法ID3的代码实验，编译后可直接使用的ID3代码，欢迎下载

机器学习——决策树思维导图

我选用了一个经典数据集来展示如何构建一个决策树模型，这个数据集是——Iris 鸢尾花数据集。里面有我进行数据预处理，分析，优化参数，训练模型以及最终分析决策树的代码。

下面小编就为大家带来一篇python实现决策树C4.5算法详解(在ID3基础上改进)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

决策树和随机森林-邹伟的ppt，适用于机器学习爱好者。

自学时手打的一些笔记，大部分为摘抄，主要供自己日后查阅