决策树代码实现，采用机器学习库来实现的，用来做学习用

使用java语言，ID3算法构建决策树，具有很好的分类效果

R语言学习系列数据挖掘之决策树算法实现--ID3代码篇.pdf

典型相关分析matlab实现代码 决策树 是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用，决策树算法的本质是一种图结构。 环境：anaconda、jupyter notebook、python2.7 项目库： from sklearn.datasets import load_iris sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，目前主要有三种形式： load_ 本地加载数据 fetch_ 远程加载数据 make_ 构造数据集 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度

概述 调用sklearn.linear_model中的LogisticRegression库，尝试通过对率回归对离散数据进行划分，对每个属性进行预测，选取正确率最大的属性作为根节点，并对该节点的每个属性取值进行划分选择，依此类推，最终绘制一棵决策树。 程序功能 对于给定西瓜数据集3.0，将字符串类型的属性取值转换为数值类型以便模型进行训练，并将连续属性离散化以便选取划分点，通过正确率来选取根节点，最终得到决策树数组。通过dealanddraw(n0, pngname)函数将数组转化为字典类型，绘制决策树，将决策树以图片形式保存在程序的同一目录下。 收获 通过该代码读者能够掌握机器学习课程中对率回归决策树的基本绘制方法，能够根据自己的需求快速的更换数据集，具有一定的应用价值。 不足 对于正确率相同的节点，选取优先遍历的属性作为根节点，与基于信息增益进行划分选择的方法相比，可知两种方法绘制的决策树正确率均为100%，但对率回归方法容易忽略在同一正确率下划分较佳的节点，从而使决策树层数增多，变得更加复杂。

最终实现了基于基尼系数和基于信息熵的两种决策树模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并将生成的决策树可视化。在模型评估时还实现了基于numpy和pandas的准确率计算、混淆矩阵计算与可视化函数。

知网下载的谢老师发表文献，可以指导决策树构建。 特别适用于菜鸟学习哈！

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决策树 具有验证，修剪和属性多分裂贡献者的C4.5决策树python实现：Ryan Madden和Ally Cody 要求 python 2.7.6 档案文件 btrain.csv，bvalidate.csv，btest.csv-用于构建和测试程序的培训，验证和测试集 Decision-tree.py-决策树程序 datatypes.csv-一个元数据文件，用于指示（使用逗号分隔的true / false条目）哪些属性是数字（true）和名义上的（false）注意：如果使用与提供的数据集不同的数据集，则必须编辑此文件或提供自己的属性 怎么跑 Decision-tree.py接受通过命令行传递的参数。 可能的参数是： 培训的文件名（必需，必须是“ python Decision-tree.py”之后的第一个参数） 分类器名称（可选，默认情况下，分类器是数据集的最后一列） 数据类型标志（

ID3算法的大致实现，同学们可以作为参考