id3 matlab代码多使用从头开始的决策树进行分类 介绍 利用决策树基于ID3算法对字母识别数据进行分类，得到混淆矩阵。 第一部分 该树是根据信息增益（IG）准则进行训练的。 第二部分 该树是根据基尼系数准则进行训练的。 第三方 拥有最大IG的两个属性被交换并训练了树。 第四部分 使用随机森林，将属性聚类为K折，并训练K树，并找到最准确的K。 通过两种方法实现，一种使用单元格（消耗内存），另一种使用嵌套查询。 代码中的详细信息！ 数据集 数据集是一个Mat文件，可以使用MATLAB中的loadmat命令轻松读取。 它包括4000个测试和16000个训练的手写黑白字母，共26个班级。 每个实例具有16个特征，例如不同像素的数量，黑色像素的均值和方差以不同的方式等等。 该存储库中文件的描述 code/initial_tree.m ：执行此文件以训练基于IG的决策树。 code/initial_tree_GINI.m ：执行此文件以基于Gini索引训练决策树。 code/tree_changed_atts.m ：第三部分 code/random_forest.m ：包含第4部分。

展．最近Ｌｉ等人通过核磁共振的方 法，在 物 理 上 实 现了４量子 比 特 的 量 子ＳＶＭ［３２］，并 对 最 基 本 的 手 写数字６和９进行识别，实验结果显示识别精度高 达９９％．虽然实 验 样 本 较 小，但 该 实 验 显 示 出 量 子 理论与机器学习算法结合的可行性． ３．２．３　量子决策树算法 决策树模型是一种描述对象属性或特征，并与 对象所属类别之间进行关系映射，所形成的树形结 构模型［７９］．树中 每 个 节 点 代 表 一 个 对 象，分 为 内 部 节点和叶节点（即最后一层节点）两种．内部节点代 表对象的属性值，叶节点代表对象的类别．决策树分 类过程，如图６所示．分类，首先从根节点开始，对输 入实例的特征进行判断，并根据判别结果将实例分 配至相应子节点，以此类推，直到对象到达叶节点． 最终得到该实例所在类别．为提高决策树学习效率， 常使用信息增益来选择特征． ３５１１期 黄一鸣等：量子机器学习算法综述 ① ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｔａｔｓｏｆｔ．ｃｏｍ／Ｔｅｘｔｂｏｏｋ／Ｓｕｐｐｏｒｔ－Ｖｅｃｔｏｒ－Ｍａｃｈｉｎｅｓ

转载 ：目前基于符号处理的方法是解决分类规则提取问题的主要方法，而基于神经网络的连接主义方法则用的不 多，其主要原因在于虽然神经网络的分类精度高，但难于提取其所隐含的分类规则与知识。针对这个问题，结合神经网 络的具体特点，该文提出了一种基于神经网络的构造分类决策树的新方法。该方法通过神经网络训练建立各属性与分 类结果之间的关系，进而通过提取各属性与分类结果之间的导数关系来建立分类决策树。给出了具体的决策树构造算 法。同时为了提高神经网络所隐含关系的提取效果，提出了关系强化约束的概念并建立了具体的模型。实际应用结果证 明了算法的有效性。

C4.5, ID3, CART 代码，以及算法讲解 数据集里面没有，自己设计一下

手写数字识别 使用 SVM、决策树和随机森林进行手写数字识别 MNIST 数据集已经在 Datasets 文件夹下给出。 svmfile.py 直接在 mnist 数据集上使用 svm。 Decisiontreefile.py 与 mnist 数据集上的决策树一起使用。 randomforestsfile.py 适用于 mnist 数据集上的随机森林。 在源代码中，一些行被注释。 特别是对不太成功的不同内核进行了评论。 您可以取消注释它们以使用不同的内核测试系统。 对于决策树分类，最后绘制决策树。 为了更准确地看到它，请放大，因为决策树有点大。 mnist 数据集的加载器取自： : 其用法： from mnist import MNIST mndata = MNIST('./dir_with_mnist_data_files') mndata.load_training() mn

用JAVA语言编写的决策树算法（完整版）

GBDT决策树模型开发代码，详细的说明见https://blog.csdn.net/iqdutao/article/details/107698851

Sentiment-Analysis:情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数，决策树，支持向量机，神经网络等不同的模型进行训练

国外牛人在Excel下写的C4.5算法。 首页界面是introduction,有7个表，提供7个功能，分别是Userinput,Data,Tree,NodeView,Results,Rules。

主要为大家详细介绍了python实现ID3决策树算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下