ID3,C4.5决策树完整代码以及结果图片
2023-02-22 23:30:02 94KB 决策树 算法 机器学习 人工智能
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利用sklearn中的红酒数据集,训练决策树分类模型并评估。利用plt实现了分类的可视化,同时用graphviz可视化了决策树的生成过程。
2023-02-20 00:44:31 137KB 机器学习 决策树分类
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基于蚁群优化的改进决策树算法研究,张忠坤,周亚建,本文提出了一种新的基于蚁群优化的改进决策树算法(ACODT, Ant Colony Optimization Decision Tree),该算法充分利用了蚁群算法的信息素反馈和启��
2023-02-19 22:15:09 413KB 决策树
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机器学习 深度学习 人工智能代码(python)实现决策树sklearn
2023-02-19 10:20:57 5KB python 人工智能 机器学习 深度学习
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基于决策树方法的员工素质与绩效关联分析研究,于晓,杨育,针对目前企业岗位需求说明中对员工素质的考核具有一定的主观性和模糊性,并且缺乏绩效的导向。本文运用数据挖掘中的决策树方法,
2023-02-16 11:15:27 220KB 首发论文
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ID3决策树c++版
2023-02-11 13:23:56 7KB 决策树
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心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性
2023-02-08 15:13:46 778KB
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决策树 概念 决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。相比朴素贝叶斯分类,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用。 决策树学习通常包括 3 个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树 算法思想 模型定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed e
2023-01-31 00:00:14 236KB 信息增益 决策树 学习
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决策树分类算法与应用.docx 决策树分类算法与应用.docx
2023-01-16 20:12:24 163KB 决策树
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主页有解释博客,可参考 本文要解决的问题为预测问题,即给出seer提取的癌症病人数据,如A病人的患病时长,性别,年龄等信息以及他是否死亡,通过训练后,给出某个病人的信息后就可以判定他是否死亡,具有一定的现实意义。同理还有股票涨跌问题
2023-01-14 19:17:59 1.93MB python stacking 决策树 随机森林
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