机器学习决策树—CART算法ppt

******分类和预测.ppt******

监督分类_DT_GaussianNB 使用决策树和高斯朴素贝叶斯对葡萄酒数据集进行分类

这是利用决策树算法对1000张图片集进行分类并输出混淆矩阵评价算法。图片集过大，需要自行下载，只需修改文件路径即可使用。

下载后把文件解压放到envi安装目录下的porduct/envi47/save_add文件夹下，安装前先卸载汉化插件。

决策树经典算法的例子分析和说明，具体解释决策树的经典算法

很好用的excel插件，用于决策分析，求解最优解

决策树（西瓜数据集3.0） python实现 决策树（西瓜数据集3.0）

本文针对企业员工的一些特征来判断员工是否离职，利用RapidMiner软件构建员工离职预测模型，分析影响员工离职的重要因素，比如员工月收入，是否加班，是否出差等，预测企业员工是否具有离职倾向，为企业提前做出判断，协助人力资源部门进行关键的干预工作，有计划的进行“留住人才”措施，同时也可以更好的促进企业做好“选拔人才”、“培养人才”、“管理人才”。建模前，先对原始数据进行预处理，包括属性变量量化处理、约简属性、数据标准化处理、特征的相关性分析、指定属性角色和划分训练集与测试集。建模选取了决策树模型、随机森林模型、KNN算法模型、逻辑回归模型及贝叶斯模型，利用准确率、精度、召回率及ROC曲线/AUC评价模型的整体性能，最后总结出决定员工离职的三个重要特征和较优的预测模型，并对用人单位提出建议。

Java调用Weka实现决策树分类，算法为J48，数据为Iris，绝对好用。