以下为该数据集的部分数据，包括年龄、近视 or 远视类型，是否散光，是否容易流泪，最后 1 列为应佩戴眼镜类型：2. 代码实现：a) 创建决策树：按书上流程（如

决策树为了找出最佳节点和最佳的分枝法，创建了几个指标来帮助实现局部最优，简单说一下，对公式感兴趣的也可以自己搜搜看：信息熵：混乱度，不稳定度，不确定性越大，越混

ID3算法试验报告，是WORD格式，里面有程序运行的结果；里面程序比较详细，有很多中文注释！

python实现项目代码，里面包括了python爬虫，运用框架scrapy，redis，以及数据剔除，数据分析，决策树回归分析的代码。采用的是pycharm软件，数据库对应的是SqlServer，也可以写到MongoDB。

CLS算法，依据其中选择分类属性的策略不同，可以得到不同的决策树算法。比较常用的决策树有D3，C4.5和CART三种和实现，其中CART一般优于其他决策树，并且可用于回归任务。下面我们将编写代码实现这三种决策树算法。

上一篇博客主要介绍了决策树的原理，这篇主要介绍他的实现，代码环境python 3.4，实现的是ID3算法，首先为了后面matplotlib的绘图方便，我把原来的中文数据集变成了英文。 原始数据集： 变化后的数据集在程序代码中体现，这就不截图了 构建决策树的代码如下： #coding :utf-8 ''' 2017.6.25 author :Erin function: decesion tree ID3 ''' import numpy as np import pandas as pd from math import log import operator def load_

机器学习实战所需数据集

3.决策树决策树决策树.rar

从零开始的决策树 在本项目中，我将从头开始实现决策树学习算法（仅使用numpy）。 我将使用一个数据集，其中包括从Audubon社会北美蘑菇现场指南（1981）中提取的蘑菇记录。 该数据库描述了姬松茸和Lepiota家族不同种类的镀金蘑菇的样品。 在提供的文件（冬菇数据.txt）的一行中，每个样本均由23个字符的字符串描述。 每个这样的字符串描述每个样本的22个属性的值（如下所述），最后一个字符对应于蘑菇正确分类为可食用（e）或有毒（p）蘑菇。 例如，数据集中的前两个样本是有毒的，然后是可食用的物种，如下所示： xsntpfcnkeesswwpwopks向上 xsytafcbkecsswwpwopnn ge 表1的末尾给出了22个属性变量及其值。 （并且也列在文件（properties.txt）中，以供参考）。 程序开始时，它应要求用户输入三个信息： 训练集大小：该值应该是25

带着读者通过Python语言手写简化版实现决策树绘制。 适合人群：零基础或者具备一定编程基础，对机器学习有一定的了解。 可以学到机器学习决策树的原理，如何利用cart决策树实现决策树绘制，完成分类效果。