不管对决策树的知识了解有多少，这次通过一个简单的例子来就能够了解它的原理和明白实现的方法。 实际场景 对于一个眼科医生而言，当面对病人是否需要佩戴隐形眼镜时，只需要通过几个问题就能够判断出病人是需要带软，硬还是不能带隐形眼镜。因此我们的数据集就是病人的四个特征（‘age’, ‘prescript’, ‘astigmatic’, ‘tearRate’）的组合以及对应的结论（‘soft’,‘hard’,‘no lenses’），获取数据点击这里，提取码tvj6 先加载数据，如下： # 加载数据 def loadData(): bigString = open(r'路径\lenses.txt

决策树之ID3 算法源码及数据文件，在博客上数据文件格式被打乱，因此直接上传上来

决策树的三种数据挖掘算法，使用了python实现可视化。

Decision_tree-python 决策树分类（ID3，C4.5，CART） 三种算法的区别如下： (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性，选择信息增益最大的； (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的； (3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性，选择基尼值最小的属性作为划分属性. 本次实验我的数据集如下所示： 共分为四个属性特征：年龄段，有工作，有自己的房子，信贷情况; 现根据这四种属性特征来决定是否给予贷款 为了方便，我对数据集进行如下处理： 在编写代码之前，我们先对数据集进行属性标注。 （0）年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年； （1）有工作：0代表否，1代表是； （2）有自己的房子：0代表否，1代表是； （3）信贷情况：0代表一般，1代表好，2代表非常好； （4）类别(是否给贷款)：no代表否，

打开压缩包有两个.py文件，运行randomForest.py即可

ID3和C4.5决策树学习算法的实现 通过使用ID3和C4.5算法实现决策树并生成F1分数。 在UCI机器学习蘑菇数据集上进行测试 入门：将“ Project1_N01412075_Resubmission”文件夹下载到本地驱动器。 This folder has 1) Project1_Mushroom_DT_N01412075.py - A file that contains source code for the implementation. 2) Mushroom folder that has 10 smaller training files(used for cross validation), 1 larger training file (which is a concatenation of all the smaller files) and a final

代码实现李航统计学习经典算法，包含EM，SVM，决策树等

6本程序中，将乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像的 10 个量化特征作为模型的输入，良性乳腺肿瘤和恶性乳腺肿瘤作为模型的输出。用训练集数据进行随机森林分类器的创建，然后对测试集数据进行仿真测试，最后对测试结果进行分析。

基于BP神经网络和决策树的梅毒早期预警指标的模型构建.pdf

9.4由决策树提取分类规则 决策树分类方法有它的优点，但是也有一定的局限性，比如，利用算法生成的决策树的规模会因为训练数据集的巨大而变得过大使得难以理解，可读性差。如果直接从决策树中提取出IF－THEN规则，建立基于规则的分类器，与决策树分类器相比，IF－THEN规则可能更容易理解，特别是当决策树分支非常大时也一样 。