该数据集用于决策树随机森林天气预测数据集，利用前一天和历史最高平均气温，实现气温预测的随机森林模型。

Python实现决策树多分类和回归（Robotnavigation数据）附数据集和结果

The methodology used to construct tree structured rules is the focus of this monograph. Unlike many other statistical procedures, which moved from pencil and paper to calculators, this text's use of trees was unthinkable before computers. Both the practical and theoretical sides have been developed in the authors' study of tree methods. Classification and Regression Trees reflects these two sides, covering the use of trees as a data analysis method, and in a more mathematical framework, proving some of their fundamental properties.

决策树

ID3源代码

机器学习python决策树（tree.DecisionTreeRegressor）算法实例-附件资源

TheSparksFoundation_Task-4_Decision-Trees 决策树是用于分析数据的图形表示。 决策树以这种方式为我们提供数据，我们可以轻松地读取，理解和分析数据。 决策树算法属于监督学习算法家族。 ...使用决策树的目的是创建一个训练模型，该模型可以通过学习从先前数据（训练数据）推断出的简单决策规则来预测目标变量的类或值

数据挖掘算法R语言实现之决策树.doc

本文设计了一种基于支持向量机（SVM）的运动目标识别算法，以对运动目标进行准确的识别和分类。 鉴于支持向量机在小样本，非线性和高维模式识别方面的优势，构造了一种基于支持向量机的分类器。 利用形状特征构成的特征向量分类样本对支持向量机进行训练和分类，结合支持向量机和二叉决策树形成多分类器。 对象特征向量用作SVM的输入，我们将使用分类器对检测到的运动对象进行分类。 实验结果表明，该算法能够准确识别和分类视频图像中的不同对象。

本资源是利用numpy库进行自编决策树代码,每行都有注释，包含训练数据(txt格式和xls格式)和测试数据（基于李航统计学习第二版的决策树示例）。代码亲测可行。