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决策树-隐形眼镜数据集
决策树-隐形眼镜数据集
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隐形眼镜数据集,机器学习实战决策树部分的数据集,3.4所需要的数据
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决策树分类程序,包含使用的数据集和运行结果
代码及数据集:决策树分类算法--隐形眼镜材质分类
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代码及数据集:决策树分类算法--隐形眼镜材质分类。数据集来自UCI数据库。隐形眼镜类型包括:硬材质、软材质、不适合佩戴隐形眼镜
决策树需要隐形眼镜数据集
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机器学习实战所需数据集
《KNN&决策树》实验
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认真分析、理解绘制决策树的6个函数,复现使用决策树预测隐形眼镜类型的程序 a)仅需对你认为最重要、难以理解的代码块进行展示,但要求进行语句注解; b)请把最后构造出的决策树贴在实验报告中。 3、决策树-基于...
隐形眼镜数据集
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决策树数据集
朴素贝叶斯案例-《预测隐形眼镜类型》.rar
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包括数据集都有提供,主要用于预测隐形眼镜(数据特征为年龄、症状、眼泪数量、是否散光;标签为硬材质、软材质、不适合带隐形眼镜),有测试结果 【注】本实例对于每步都有详细讲解,若有不理解部分,可私信解答。
用于构造决策树的小数据集
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数据挖掘概念与技术课本P218页数据表格式为.csv。。决策树一般采用贪心策略**自顶向下**递归的分治方式构造,从训练元组集和与之相关联的类标号开始,随着树的构建,训练集递归地划分成较小的子集。构造过程大致如下: 1. 构造**根结点**,根据**属性选择度量**(例如ID3的信息增益)来选择合适的属性作为根结点。 2. 根据根结点的属性值(可能是离散的,连续的或二值的)**分枝**,每个
决策树.zip
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决策树(西瓜数据集3.0) python实现 决策树(西瓜数据集3.0)
决策树ID3算法实验_数据集car_databases
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用python编写的决策树ID3算法,运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少,综合了网上的优秀代码,并进一步形成自己的代码。代码基本有注释,风格良好,能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档,包含所有流程图,说明图,以及文档风格绝对不错,无需更改,建议下载! 该算法所测试的数据集如下(已经打包在内,并已经生成xls格式,方便直接使用): 已知:UCI标准数据集Car-Evalua
决策树数据
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决策数数据,用来验证demo的。 保存成了csv格式,方便测试
隐形眼镜数据-机器学习
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经典的机器学习(决策树)的数据集,根据患者的状况推荐隐形眼镜类型。
决策树的构建及可视化——帮自己配副隐形眼镜
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本文以一个新的数据集(隐形眼镜数据集)为基础实现构建决策树、决策树的保存与加载、利用决策树分类、决策树的可视化,前文的知识不在过多概述,着重介绍这四个方面。 先大致了解一下数据集: 这份数据源至UCI数据库...
决策树_Python3实现代码及注释
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代码来自Peter Harrington《机器学习实战...使用决策树预测隐形眼镜类型 一.决策树的构造及绘制整体代码 数据表: 海洋生物数据 不浮出水面是否可以生存 是否有脚蹼 属于鱼类 1 是 是 是 2 是
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机器学习实战的使用决策树预测隐形眼镜类型所用到的数据集。
机器学习:IDE3决策树(原理+python实现)
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不管对决策树的知识了解有多少,这次通过一个简单的例子来就能够了解它的原理和明白实现的方法。 实际场景 对于一个眼科医生而言,当面对病人是否需要佩戴隐形眼镜时,只需要通过几个问题就能够判断出病人是需要带软...
决策树运用于机器学习著名数据集.py
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机器学习 决策树 实战代码 著名数据集
决策树实例数据
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决策树实例数据,包括两个txt文本,一个是classifierStorage.txt,另一个是lenses.txt
机器学习决策树-titan-数据集tt.rar
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配套专栏中机器学习决策树的泰坦尼克获救的预测数据集
【决策树】中案例代码的使用(西瓜数据集合)
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这个数据集合是配合【决策树】中案例代码的使用 文章地址在:https://blog.csdn.net/qq_37344125/article/details/103327909
decisiontree决策树在adult数据集上的实现
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决策树代码实现,参考机器学习实战,数据集采用的是adult数据集,增加了数据清洗,该决策树是随机实现的,增加了过拟合的剪枝。
蘑菇数据集
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此数据集非常适合用来做决策树,可以用来练习决策树建模。以及其他的分类模型的构建。
c++实现决策树分类算法(内附测试数据)
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使用c++语言实现决策树分类算法,经过测试之后无需修改就可以完美运行,内附测试数据,十分方便快捷
决策树ID3源码和数据
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对照Python3进行代码修改,实现ID3算法
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“决策树”—数据挖掘、数据分析
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决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。决策树的实现首先要有一些先验(已经知道结果的历史)数据做训练,通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的大小,这里我们通过一种叫
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