decision-tree:使用信息增益启发式和方差杂质启发式的决策树实现

决策树 使用信息增益启发式和方差杂质启发式的决策树实现。 下载数据集1和2。 命令 编译：javac com / utd / ml / dtree / ID3.java 运行：java com.utd.ml.dtree.ID3 其中L和K是后修剪算法中使用的正整数值，要打印：是否打印决策树（是，否） 训练集，验证集和测试集分别是训练数据集，验证数据集和测试数据集的路径。 测试参数：3 4 \ data_sets1 \ training_set.csv \ data_sets1 \ validation_set.csv \ data_sets1 \ test_set.csv是