sklearn决策树算法实现-附件资源

python尝试实现决策树算法，具有一点参考价值

展．最近Ｌｉ等人通过核磁共振的方 法，在 物 理 上 实 现了４量子 比 特 的 量 子ＳＶＭ［３２］，并 对 最 基 本 的 手 写数字６和９进行识别，实验结果显示识别精度高 达９９％．虽然实 验 样 本 较 小，但 该 实 验 显 示 出 量 子 理论与机器学习算法结合的可行性． ３．２．３　量子决策树算法 决策树模型是一种描述对象属性或特征，并与 对象所属类别之间进行关系映射，所形成的树形结 构模型［７９］．树中 每 个 节 点 代 表 一 个 对 象，分 为 内 部 节点和叶节点（即最后一层节点）两种．内部节点代 表对象的属性值，叶节点代表对象的类别．决策树分 类过程，如图６所示．分类，首先从根节点开始，对输 入实例的特征进行判断，并根据判别结果将实例分 配至相应子节点，以此类推，直到对象到达叶节点． 最终得到该实例所在类别．为提高决策树学习效率， 常使用信息增益来选择特征． ３５１１期 黄一鸣等：量子机器学习算法综述 ① ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｔａｔｓｏｆｔ．ｃｏｍ／Ｔｅｘｔｂｏｏｋ／Ｓｕｐｐｏｒｔ－Ｖｅｃｔｏｒ－Ｍａｃｈｉｎｅｓ

用JAVA语言编写的决策树算法（完整版）

主要为大家详细介绍了python实现ID3决策树算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

实例如下： # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * import numpy as np import pandas as pd from math import log import operator #计算数据集的香农熵 def calcShannonEnt(dataSet): numEntries=len(dataSet) labelCounts={} #给所有可能分类创建字典 for featVec in dataSet: currentLabel=featVec[-1] if currentLabel n

关于决策树算法解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法

针对目前空气质量预报多采用传统的数值模型现状，例如空气污染指数法，本次研究通过决策树算法以及大规模的训练数据集建立空气质量预测模型。传统的评估模型是在各种污染参数的污染分指数都计算出以后，取最大者为该区域或城市的空气污染指数固定数值区间的划分来评估空气质量。而基于决策树算法的空气质量评估模型通过采用自顶向下的递归方式对数据进行处理，把一个无序、无规则的实例集合归纳成一组树形结构表示的分类规则，得到了将所有污染参数作为评估空气质量因素的评估模型，可以有效的避免传统的空气质量预报模型的不灵活、边界值不准确的特点。同时可以根据季节和地区等外部因素构建不同的空气质量预测模型以应对外部因素的变化，从而可以构建完整，精确，现代化的空气质量智能预测系统。

包括讲解决策树算法的PPT与用python实现的能够正常运行的代码。

此算法为数据挖掘经典分类算法之一-决策树C4.5算法，程序采用java编程，可以帮助初学数据挖掘的朋友进行算法的简单了解和初步的分析。