matlab导入excel代码决策树GUI 标题 具有交叉验证和ROC分析图的决策树和预测模型 概括 该代码为数据挖掘方法实现了一个分类树，并为每个目标类别绘制了ROC曲线。 描述 决策树学习是数据挖掘中常用的方法。 大多数商业软件包提供复杂的树分类算法，但是它们非常昂贵。 此Matlab代码使用实现GINI算法的“ classregtree”函数来确定每个节点的最佳分割。 该代码的主要功能名为Tree。 它使用第一行作为变量名（必要）直接从excel或csv文件导入数据。 第一列是结果组。 它必须是数字。 要在Matlab工作区中启动分类树类型，请执行以下操作：Tree（'filename.xls'）或Tree（'filename.csv'）（请注意，您的excel文件的第一行包含变量名，第一列中包含结果组） 。 它也可以直接从Matlab文件（扩展名为.mat）导入。 请使用以下3个变量创建文件：X（协变量值的矩阵），y（结果值），textdata（单元格结构包含结果和协变量的文本名称）。 如果您想要一个示例，请输入：[X，y，textdata] = ExcelImport（'ex

date game information

:deciduous_tree: Python中的斜决策树 倾斜决策树实现的python接口： OC1 CART-线性组合（Breiman等，1984，第5章） 安装（Python 3） 首先使用以下命令安装numpy ： pip install numpy 然后运行： pip install git+https://github.com/AndriyMulyar/sklearn-oblique-tree 利用 可以使用普通的scikit-learn分类器api来诱导树木。 例如： from sklearn . datasets import load_iris , load_breast_cancer fro

matlab求求的代码男HepC 决策树 贡献者：Adeeb Rashid、Rilee Robbins、Beauregard Brickson 宗旨 这个项目有两个目标： 早期诊断丙型肝炎患者，无需他们要求进行丙型肝炎特异性血液检查或在严重肝损伤之前，以便他们及早治疗疾病。 及早诊断丙型肝炎患者，以防止疾病进一步传播给他人。 意义和范围 丙型肝炎是一种攻击肝脏的病毒感染，可导致肝癌和/或肝硬化。 大量 HepC 阳性的人没有任何病毒症状，这是本研究的一大动机。 该模型可用于预测接受常规血液检查的患者是否患有丙型肝炎，而无需直接检测病毒。 这种病毒的早期诊断对于防止长期并发症和将病毒传染给另一个人至关重要。 我们项目的范围适用于任何接受常规血液检测的人，因为该模型可以在每次血液检测后运行，以改善早期检测并消除进行特定丙型肝炎检测的需要。 数据集 数据集以 *.csv 文件形式呈现，并在 Kaggle 上找到。 它提供了 614 名患者的血液数据，包含以下特征：年龄、性别、白蛋白（ALB）、碱性磷酸酶（ALP）、丙氨酸转氨酶（ALT）、天冬氨酸转氨酶（AST）、胆红素（BIL）、胆碱酯酶（

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。

GA_for_Feature_Selection 使用遗传算法结合决策树做特征选择 Using genetic algorithm for feature selection with decision tree 原始遗传算法参考 import numpy as np import pandas as pd import random data_train = pd.read_csv('\data_train.csv') data_test = pd.read_csv('\data_test.csv') #合并训练集测试集 data = data_train.append(data_test).drop(['id'], axis=1) feature_names = data.columns pop_size = 20 # 种群数量 max_value = 10 #

3.1 决策树(decision tree)算法

房地产市场是最受关注的定价之一，并且一直在波动。 将机器学习的思想应用于如何以高精度提高和预见成本是主要领域之一。 本文的目标是预测房地产的市场价值。 该系统有助于根据地理变量找到房产的起始价格。 通过打破过去的市场模式和价值范围，以及未来的进步，未来的成本将被预测。 该检查意味着使用决策树回归器预测孟买市的房价。 它将帮助客户将资源置于遗产中，而无需转向经纪人。 这项研究的结果证明决策树回归器的准确率为 89%。

决策树分类器 使用Python的决策树分类器sklearn。

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（