机器学习实验，python代码，全部是我自己写的。
python实现ID3算法构建决策树，并用pygraphviz进行可视化操作；
数据集使用西瓜数据集2.0；
建议配套我的博客文章使用：https://blog.csdn.net/ljw_study_in_CSDN/article/details/116375359
2021-05-04 09:07:17
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主要为大家详细介绍了python决策树之CART分类回归树，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-03-21 16:43:23
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机器学习python决策树（tree.DecisionTreeRegressor）算法实例-附件资源
2021-03-02 16:03:00
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决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
2019-12-21 20:53:33
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