老师布置的一个小项目，c语言下画二叉决策树。找了不少资料。。成果拿出来分享。

decision_tree.ipynb 决策树学习

kdd99-scikit scikit-learn使用决策树（CART）和多层感知器解决kdd99数据集的解决方案 Kdd99数据集简介 是建立一个网络入侵检测器，这是一种能够区分“不良”连接（称为入侵或攻击）和“良好”正常连接的预测模型。 请注意，测试数据并非与训练数据具有相同的概率分布，并且包括不在训练数据中的特定攻击类型。 训练数据快照（ raw/kddcup.data_10_percent.txt ）： 0,tcp,http,SF,181,5450,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,8,8,0.00,0.00,0.00,0.00,1.00,0.00,0.00,9,9,1.00,0.00,0.11,0.00,0.00,0.00,0.00,0.00,normal. 0,tcp,http,SF,239,486,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,8,8,0.00,0.00,0.00,0.00,1.00,0.00,0.00,19,19,1.00,0.00,0.05,0.00,0.00,0.00,0.00,0.00,norm

数据预处理后提供的信息有以下几条： 数据总共包含的属性个数，并且各属性的取值是离散的 各属性名称，及各自离散值的取值个数 类别个数，以及类别名称 样本数据条数以及样本数据，其中样本数据在各属性上的取值以及类标号都已经转换为整数0、1、2……等 本文并未实现预处理算法，只是假定所用数据已经处理好了

数据挖掘概念与技术课本P218页数据表格式为.csv。。决策树一般采用贪心策略**自顶向下**递归的分治方式构造，从训练元组集和与之相关联的类标号开始，随着树的构建，训练集递归地划分成较小的子集。构造过程大致如下： 1. 构造**根结点**，根据**属性选择度量**（例如ID3的信息增益）来选择合适的属性作为根结点。 2. 根据根结点的属性值（可能是离散的，连续的或二值的）**分枝**，每个分枝代表元组在该属性下可能满足的条件。

决策树 对新患者进行分类的乳腺癌数据集的决策树。 训练数据 该模型是使用699例乳腺癌患者的数据集构建的。 数据集经过归一化和清洗，最终使500名患者接受了培训和测试的最终数据集。 共有500例患者，其中262例（52.4％）患有良性肿瘤，238例（47.6％）患有恶性肿瘤。 为了进行训练，使用了80％的数据，其中40％是良性肿瘤，40％是恶性肿瘤，其余20％用于测试。 在这20％中，12.4％来自良性肿瘤，而7.6％来自恶性肿瘤。 怎么跑 克隆存储库 启动你的服务器 现在，您可以从“决策树”中访问预测结果。 要查看命中率，请inspecionar并检查console 。 注释 src目录中的decision-tree.js文件已从以下存储库中删除，该存储库允许使用和修改： :

为解决因湿地环境复杂且类型多样导致光谱混淆而难以对其自动遥感提取的问题,采用决策树模型的湿地信息提取方法,以Landsat OLI影像光谱特征和经缨帽变换后的数据为基础,结合不同类型湿地的环境特征和空间特征信息,提出先分区再分类的思想,构建决策树分类模型.对原始影像进行缨帽变换,利用变换后的湿度分量及地物的光谱特征规律,将研究区划分为水体区域、植被区域和非植被区域,然后分别对各个区域进行再分类,逐层分级,最终实现不同类型湿地的分级提取.研究结果表明:采用分区分类思想构建决策树模型,可以有效提取湿地信息,精度达87.50%.

决策树C4.5和C5.0算法比较研究决策树C4.5和C5.0算法比较研究决策树C4.5和C5.0算法比较研究

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