DecisionTree:离散值属性的动态二元决策树

决策树 离散属性的多路径决策树归纳算法 输入：TXT格式的数据集，带有逗号分隔的值（在``资源''包中包含06个示例）。 处理：使用基尼系数计算法对名义，二进制和连续属性进行划分。 输出：在控制台上绘制的决策树。 对属性执行二进制除法，这可以使信息增益（增益比）的计算变得不必要（Tan，第164页，第01段）。 全部： 修剪树木。 二元除法与多径除法的比较以及最佳选择的选择。 待办事项＃2： 熵和增益信息计算的应用。 不必要，因为二进制分割技术已用于连续和离散属性。 注意事项： 使用Java 1.8或更高版本。 建立在IntelliJ Idea 14.1.4之上。 来源： “数据挖掘简介”，tanh邦宁，Michael Steinbach，Vipin Kumar {2006-第151至165页}