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python实现决策树
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主要为大家详细介绍了python实现决策树的相关代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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基于Python实现决策树CART、ID3和C4.5(源码).rar
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通过python基础语言实现机器学习中基础算法-决策树。有助于初学机器学习的小白加深对机器学习的理解。
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python实现决策树(CART算法),使用西瓜数据集,参考《机器学习》和统计学习方法实现决策树算法。
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1. 使用Python实现基本的决策树算法; 2. 主要使用pandas的DataFrame实现; 3. 为防止过度拟合,在小于20个记录时,直接选取记录中最多类别; 3. 没有画决策树图
python实现决策树(C4.5算法)
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python实现机器学习之决策树分类算法,简单易学,而且可直接运行。
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python实现决策树,具体步骤参考博文:http://blog.csdn.net/Dream_angel_Z/article/details/45965463
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决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。 它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。 本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树学习使用决策树(作为预测模型)从关于项目(在分支中表示)的观察到关于项目的目标值(在叶子中表示)的结论。
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在上一篇文章中,我们已经构建了决策树,接下来可以使用它用于实际的数据分类。在执行数据分类时,需要决策时以及标签向量。程序比较测试数据和决策树上的数值,递归执行直到进入叶子节点。 这篇文章主要使用决策树分类器就行分类,数据集采用UCI数据库中的红酒,白酒数据,主要特征包括12个,主要有非挥发性酸,挥发性酸度, 柠檬酸, 残糖含量,氯化物, 游离二氧化硫, 总二氧化硫,密度, pH,硫酸盐,酒精, 质
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