北邮人工智能实训决策树代码，python实现，可完美运行

a) 您如何实现初始树（A 部分）以及为什么选择您的方法？ 为了实现决策树，我们使用了 ID3（迭代二分法 3）启发式。 训练阶段 - 构建决策树： 在 ID3 算法中，我们以原始属性集作为根节点开始。 在算法的每次迭代中，我们遍历剩余集合中每个未使用的属性并计算该属性的熵（或信息增益）。 然后，我们选择具有最小熵（或最大信息增益）值的属性。 然后剩余的属性集被选定的属性分割以生成数据的子集。 该算法继续在每个子集上递归，只考虑以前从未选择过的属性。 测试阶段：在运行时，我们将使用经过训练的决策树对新的未见过的测试用例进行分类，方法是使用此测试用例的值向下处理决策树，以到达告诉我们此测试用例属于哪个类的终端节点。 我选择这种方法是因为以下原因： 它通过选择最佳属性来在每次迭代中拆分数据集，从而使用贪婪方法。 在离散数据上运行非常快（在 3 到 4 分钟内运行）。 但是，

决策树实现预测贷款申请结果、预测隐形眼镜类型、

R的决策树案例 用到的数据 这里是我在学习R的决策树过程中,写的一些例子代码,分别用到了三组不同的数据. R自带的iris UCI的 (全部是数值型) UCI的 用于性能测试 感谢为数据分析学习提供的这个数据库, 里面可以非常方便的找到你所需要的数据集。 下面是学习过程中阅读的一些参考文献： C50使用的入门教程: CART和rpart入门 关于经常会被作为参数的Formula 用到的R的分类算法包 C50 party rpart tree 在使用决策树算法时，我们常常要考虑以下几个问题： 如何建立分类模型 如何使用分类模型进行预测 如何查看分类树 如何评估预测结果 如何改进预测结果

网络流量异常的检测和分类 实验基于 数据集的版本。 1.先决条件 1.1。 安装项目依赖项 不 姓名 版本 描述 1个 3.8.8 程式语言 2个 0.24.1 Python机器学习工具 3 1.19.5 Python科学计算工具 4 1.2.2 Python中的数据分析和数据处理工具 5 3.3.4 用Python可视化 6 0.11.1 统计数据可视化 7 5.8.0 跨平台库，用于检索Python中正在运行的进程和系统利用率（CPU，内存，磁盘，网络，传感器）的信息 8 0.3.7 可视化库 9 -- 用于模型序列化的Python对象序列化 1.2。 下载并提取数据集 下载的较轻版本（存档大小-8.8 GB） 较轻的版本仅包含带标签的流，而没有pcaps文件 提取档案（大小-大约44 GB） 2.安装项目 克隆此仓库 安装缺少的库 打开config.py并

随机森林图像matlab代码随机决策森林 我们将RF应用于Caltech101数据集的子集以进行图像分类。 使用提供的Caltech101数据集。 我们使用10个班级，每个班级使用15张图像进行训练，并使用每班其他15张图像进行测试。 给出了特征描述符d。 它们是多尺度的密集SIFT特征，其维数为128（有关描述符的详细信息，请参阅）。 该项目基于2014年6月20日由Mang Shao和Tae-Kyun Kim编写的“用于Matlab的简单随机森林工具箱”。 这个Simple-RF工具箱用于逐步说明随机化的决策森林（RF），并在多个玩具数据集和Caltech101图像分类数据集上提供了注释指南。 此代码受Karpathy的工具箱（1）和MSR关于随机森林的工作（2）的启发： 要运行的主要脚本（从主目录）是：main.m-运行演示脚本并显示结果main_guideline-分步演练 一些重要功能： 内部功能： getData.m - Generate training and testing data growTrees.m - Grow random forest, each dec

Mind+Machine A Decision Model for Optimizing and Implementing Analytics 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

decision_tree.ipynb 决策树学习

决策树 对新患者进行分类的乳腺癌数据集的决策树。 训练数据 该模型是使用699例乳腺癌患者的数据集构建的。 数据集经过归一化和清洗，最终使500名患者接受了培训和测试的最终数据集。 共有500例患者，其中262例（52.4％）患有良性肿瘤，238例（47.6％）患有恶性肿瘤。 为了进行训练，使用了80％的数据，其中40％是良性肿瘤，40％是恶性肿瘤，其余20％用于测试。 在这20％中，12.4％来自良性肿瘤，而7.6％来自恶性肿瘤。 怎么跑 克隆存储库 启动你的服务器 现在，您可以从“决策树”中访问预测结果。 要查看命中率，请inspecionar并检查console 。 注释 src目录中的decision-tree.js文件已从以下存储库中删除，该存储库允许使用和修改： :

使用机器学习的软件定义网络中的TCP拥塞检测 本文的思想是使用决策树算法检测SDN网络中的拥塞 使用的工具 POX OpenFlow控制器（强烈建议使用OF版本1.3或1.5的基于Ryu Python的控制器）。 Mininet仿真器 Wireshark Iperf版本3 用于GNU图的Bash脚本 WEKA机器学习工具，用于训练和测试不同的决策树算法 定制Linux内核