AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“ Decision_tree”可以放入第4个输入中。 adaboost返回一个4元组（stump，stump_weights，errors，D_weights） 您可以使用predict（stumps，stump_weights，X_test）对训练集进行预测。 这将返回该X_test的标签数组

TDT4300-分配4-决策树 使用决策树和K近邻分类器对有毒蘑菇进行分类。

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决策树分类器 使用Python的决策树分类器sklearn。

ID3和C4.5决策树学习算法的实现 通过使用ID3和C4.5算法实现决策树并生成F1分数。 在UCI机器学习蘑菇数据集上进行测试 入门：将“ Project1_N01412075_Resubmission”文件夹下载到本地驱动器。 This folder has 1) Project1_Mushroom_DT_N01412075.py - A file that contains source code for the implementation. 2) Mushroom folder that has 10 smaller training files(used for cross validation), 1 larger training file (which is a concatenation of all the smaller files) and a final

Stroke_Prediction_6ML_models 该项目使用六个机器学习模型（XGBoost，随机森林分类器，支持向量机，逻辑回归，单决策树分类器和TabNet）进行笔画预测。 为此，我使用了Kaggle的“ healthcare-dataset-stroke-data”。 为了确定哪种模型最适合进行笔画预测，我绘制了每种模型的曲线下面积（AUC）。 AUC越高，模型越好

这是一个用python实现的决策树分类器，其样本集纯度指标为基尼指数，实现了后剪枝优化算法，有需要请下载

决策树分类器（ID3算法）C语言，可直接运行

用java实现基于ID3算法的决策树分类器的eclipse完整工程代码，测试结果正确。

利用matlab 决策树算法对某疾病进行诊断的代码示例，欢迎下载参考