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决策树算法及应用 ppt 捕捉新旧数据变化的目的： 挖掘出变化的趋势 例：啤酒——尿布 阻止/延缓不利变化的发生 例：金融危机——银行的信贷策略 差异挖掘算法的主要思想： 合理比较新/旧数据的挖掘结果，并清晰的描述其变化部分

决策树算法ID3的代码实验，编译后可直接使用的ID3代码，欢迎下载

下面小编就为大家带来一篇python实现决策树C4.5算法详解(在ID3基础上改进)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

决策树算法ID3实现，带有训练数据和测试数据。可以打印出构建的决策树。

决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。我们以AdaBoost和C4.5算法为基础，通过算法改进，创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树，并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.1。该软件以GLC分类器为核心，不仅提供了基于像元的遥感影像分类功能，而且可以在ENVI或者eCognition分割结果的基础上实现遥感影像面向对象自动分类。和以往分类中手动建立规则集相比，该软件通过决策树学习的方式建立规则集，不仅提高了效率，而且大大降低了对操作员的要求。另外该软件还提供了一些辅助分类以及统计分析功能。

针对当前大学生成绩预测系统模型设计复杂、计算量大、预测准确性差、智能化程度低、受人为因素影响大等问题，提出了一种基于大数据决策树算法的学生成绩分析与预测模型。该模型将大学生成绩预测问题转换成大学生学习状态分类问题，以简化模型设计并提高大学生成绩预测的准确性；通过引入计算量较小的决策树算法，利用与成绩相关的数据实现对学生未来成绩的预测，从而提高成绩预测系统的智能性和客观性。该预测模型与传统的成绩预测方法相比，具有模型复杂度低、实现简单、智能化程度高、预测准确性及客观性强等优点。在实际成绩预测实验中，对学生成绩预测的准确率达到94%，证明了该预测模型的有效性。

只用到了numpy库，自己编写的函数，计算交叉熵、信息增益、递归创建决策树、解码分类 # 第1步: 针对每个特征，计算信息增益 # 第2步: 选取最大增益的特征，分裂决策树，递归调用 # 第3步: 解码决策树，进行分类

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