使用Python写决策树算法（c4.5决策树），包括代码和源数据。代码量少，并且写好注释，清晰易懂。但是调了许多包没有用上，可适当删改。

决策树、随机森林和极度随机森林的交叉验证评分的python代码

python，西瓜数据集，分别用ID3、C4.5、CART决策树进行西瓜好坏的分类决策，画出树的图像，机器学习

机器学习 python 决策树 实验

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。

实现决策树可视化的库，下载后放在Python根目录，在实现可视化时用import导入后直接调用即可。

python利用c4.5决策树对鸢尾花卉数据集进行分类（iris），包含可视化的决策树表

Python自写函数实现ID3算法，依据信息增益最大，生成决策树，并实现决策树可视化，可以根据需求自行改变数据集。

本文实例讲述了Python决策树和随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树和随机森林都是常用的分类算法，它们的判断逻辑和人的思维方式非常类似，人们常常在遇到多个条件组合问题的时候，也通常可以画出一颗决策树来帮助决策判断。本文简要介绍了决策树和随机森林的算法以及实现，并使用随机森林算法和决策树算法来检测FTP暴力破解和POP3暴力破解，详细代码可以参考： https://github.com/traviszeng/MLWithWebSecurity 决策树算法 决策树表现了对象属性和属性值之间的一种映射关系。决策树中的每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则表示某个可能的属性值，而每

适合初学者掌握python使用方法与机器学习