通过手术后疾病复发时间和手术后生存时间作为评价标准，建立模型，并通过数据挖掘方法，对手术的治疗效果和方案的优劣进行预测，为病人规划最佳的手术和治疗方案，提高生存质量具有十分重要的意义

基于weka平台的决策树算法设计与实现 是一篇博士论文 很不错，介绍很详细

5.1机器学习决策树.pdf

treeplan 决策树 excel插件。Treeplan是一种构建决策树的很轻巧的excel插件，可以做出比较规范的决策树，并可以自动计算结果。

INSE6180 使用3个研究论文的数据挖掘算法实现。 该项目使用所有上述算法对从IMDb数据库获得的数据进行ML分析。 这些算法（朴素贝叶斯算法，决策树算法和支持向量机）在不同的数据集上效果最佳，但为了使它们更公平，已使用了新的IMDb数据库。 首先，对数据进行清洗，预处理，修剪然后整合，以便为分类器提供可能的最佳有意义数据。 考虑到要进行分析，分类器从头开始用Python语言编写了脚本。 最后，在已开发的分类器中进行分析，并进行比较研究。 队友：Gursimran Singh –40080981 Ufuoma Ubor-40072909 Darshan Dhananjay –40079241 Ashmeet Singh -40070369 V. Subramaniyaswamy，MV Vaibhav，RV Prasad和R. Logesh，“使用多元回归和SVM预测电影票房成功

今天小编就为大家分享一篇Python实现决策树并且使用Graphvize可视化的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Python决策树代码，只需要修改传入的数据即可。里面还有输出决策树结果图需要安装的软件以及说明。

基于Python的决策树的代码实现，包含了信息增益的计算，数据集的划分以及使用递归算法进行决策树的构建，还有将决策树的绘制代码

主要介绍了Java实现的决策树算法,简单描述了决策树的概念、原理,并结合完整实例形式分析了java实现决策树算法的相关操作技巧,代码中备有较为详尽的注释便于理解,需要的朋友可以参考下

机器学习的两个经典案例（部分代码有逐句注释），分别是决策树判断动物分类和决策树判断天气是否外出，可直接运行（需安装math和matplotlib库）