利用sklearn中的红酒数据集，训练决策树分类模型并评估。利用plt实现了分类的可视化，同时用graphviz可视化了决策树的生成过程。
2023-02-20 00:44:31
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通过研究各种决策树分类算法的并行方案后，并行设计C4.5算法。同时根据Hadoop云平台的MapReduce编程模型，详细描述C4.5并行算法在MapReduce编程模型下的实现及其执行流程。最后，对输入的海量文本数据进行分类，验证了算法的高效性和扩展性。
2022-12-16 17:20:38
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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_
2022-11-04 16:03:21
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一、实验要求
在计算机上验证和测试招聘数据的决策树分类实验，理解基尼系数生成决策树，同时理解决策树的参数。
二、实验目的
1、掌握决策树分类的原理
2、能够实现决策树分类算法；
3、掌握决策树的参数设置；
2022-10-14 09:07:32
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Decision_tree-python
决策树分类（ID3，C4.5，CART）
三种算法的区别如下：
(1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性，选择信息增益最大的；
(2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的；
(3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性，选择基尼值最小的属性作为划分属性.
2022-07-09 13:05:03
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