决策树matlab实例代码赫林格树Matlab 注意：这仍然是高度实验性的，可能容易出错，请谨慎使用！ 基于Cieslak等人的论文“ Hellinger距离决策树是鲁棒且不倾斜的”，该Matlab实现了具有不平衡数据和数值属性的二元决策问题的Hellinger距离决策树和森林。 该库基于以下文章： Cieslak，David A.等人。 “ Hellinger距离决策树既健壮又对偏斜不敏感。” 数据挖掘和知识发现24.1（2012）：136-158。 @article {cieslak2012hellinger，标题= {Hellinger距离决策树是健壮且不倾斜的}，作者= {Cieslak，David A和Hoens，T Ryan和Chawla，Nitesh V和Kegelmeyer，W Philip}，journal = {Data Mining and知识发现}，数量= {24}，数量= {1}，页面= {136--158}，年份= {2012}，发布商= {Springer}} 该软件的作者与上述研究人员无关，并且该软件并非上述论文中所提及方法的精确复制。 本软件的作者对本

ML-DecisionTree-RandomForest-GridSearch-RandomizedGridSearch 机器学习-决策树，随机森林，网格搜索，随机网格搜索

python实现ID3决策树，按照给定特征划分数据集 :param axis:划分数据集的特征的维度 :param value:特征的值 :return: 符合该特征的所有实例（并且自动移除掉这维特征） mian.py 绘制决策树

这是数据挖掘论文合集中决策树的部分。其它部分也都已上传。

人工智能课堂分享；内容包括基于决策树的分类方法，涉及决策树基本概念、决策树学习、ID3、C4.5、CART算法。

见 https://blog.csdn.net/Turm_Xsk/article/details/121431858

ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集

主要介绍了python实现决策树ID3算法的示例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

决策树算法ID3实现，带有训练数据和测试数据。可以打印出构建的决策树。

决策树代码 C4.5 实现数据分类 所用数据标签和样本融合 包含在一个文件