一. 决策树简介决策树（Decision Tree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。决策树就是形如下图的结构（机器学习西瓜书的图）：二. 决策树的基本流程话不多说
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2024-04-09 19:48:59
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# Java 业务决策器开发指南
在现代软件开发中，业务决策器是一种非常重要的工具，可以帮助我们根据不同的条件自动化处理决策。今天，我们将通过一个简单的示例，带你从零开始实现一个“Java 业务决策器”。
## 开发流程
以下是开发 Java 业务决策器的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -------------
首先大家先了解一下深度学习中决策树的概念，如下：决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，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。然后大家了解一下ID
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2024-03-26 12:37:36
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# Java 实现高效决策器
在现代的软件开发中，决策过程变得越来越复杂。无论是商业智能、游戏开发还是机器学习，快速有效地做出决策都是成功的关键。本文将探讨如何使用 Java 编写一个高效的决策器，以及在此过程中应用的一些基本概念。
## 1. 决策树概述
决策树是一种树形结构，用于决策系统。它通过分裂节点的方式来进行决策，每个节点代表一个测试，边代表测试的结果，而每个叶子节点则表示最终的决
决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。决策树学习是以实例为基础的归纳学习决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零，此时每个叶结点中的实例都属于同一类。最近在学习决策树的分类原理（DecisionTreeClassifier），决策树的划分依
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2023-10-20 20:41:55
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目录1、基本概念2、 决策树的构造2.1、ID3算法 / 信息熵2.2、C4.5算法 / 增益率2.3、CART算法 / 基尼指数3、剪枝操作4、 连续值与缺失值处理4.1、连续值离散化4.2、缺失值处理1、基本概念顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，在网上看到一个例子十分有趣，放在这里正好合适。现想象一位捉急的母亲想要给自己的女娃介绍一个男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：
ID3决策树也是决策树的一种，其作用在于根据已有数据训练决策树，并通过决策树的分支实现对新数据的分类，是一种有监督的学习。 在生成决策树的过程中，ID3使用的信息熵增益对子节点类别进行确定。根据信息熵越是有序的数据熵值越低，信息熵增益越大表示当前属性对于数据的分类结果越好。 信息熵计算公式: Info=−∑i=1nP(xi)∗log2P(xi)信息增益:
Gain(A)=Info(D)−In
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2023-10-19 00:11:34
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ID3就不介绍了，最终的决策树保存在了XML中，使用了Dom4J，注意如果要让Dom4J支持按XPath选择节点，还得引入包jaxen.jar。程序代码要求输入文件满足ARFF格式，并且属性都是标称变量。 001 package dt;
002
003 import java.io.BufferedReader;
004 import java.io.File;
005 import java.
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2024-05-22 17:46:03
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一、决策树简介决策树（DecisionTree），又称为判定树，是另一种特殊的根树，它最初是运筹学中的常用工具之一；之后应用范围不断扩展，目前是人工智能中常见的机器学习方法之一。决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，决策树模型构建成功后，对样本的分类效率也非常高。二、决策树的优缺
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2024-05-29 20:12:39
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人们对决策树的使用 决策树常常被应用于数据挖掘之中，是最基础的算法之一，几乎每一个学习过数据挖掘的朋友都知道决策树。但还原决策树本来的用途，它被用于一些决策或决定时，还是比较实用和直观的。其树型结构指导人们进行在面对某个决策时，先关注其中几个最重要的方向，这几方向定下来后，再细分下去。近年来泳道路，思维导向图之类的图形/办公自动化工具慢慢兴起，得到大家的广泛好评，也就是决策树的一个很好的
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2023-07-13 10:35:28
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### 如何用Java实现决策树决策表
决策树是机器学习中的一种重要模型，可以把复杂的决策过程拆分成简单的决策规则。决策表则是将这些规则以表格的形式展现，使得决策过程更加直观。下面是实现一个简单的Java决策树决策表的步骤。
#### 实现流程
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 第一步 | 确定决策属性和目标属性 |
| 第二步 | 构建决策树的节点 |
| 第三步
决策树决策树是一种基本的分类与回归方法，通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。树由节点和有向边组成，节点分内部节点（特征或属性）和叶节点（表示一个类）用决策树分类，从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子节点。重复上述过程，直到达到叶节点。首先，构建根节点，将所有训练数据都放在根节点。选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使各个子集有
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2023-07-15 21:23:47
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决策引擎在Java应用中的实现与管理
决策引擎是一种强大的工具，用于根据一组预定义的规则和逻辑驱动决策的制定。在Java中实现决策引擎可以提升系统的灵活性与响应能力，特别是在处理复杂的业务逻辑时。本文将通过分析决策引擎的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析及迁移方案等多个方面，提供全面的解决方案。
# 备份策略
为了确保决策引擎的数据安全及恢复的灵活性，我们首先需要设计合理的备
本系统实现了决策树生成，只要输入合适的数据集，系统就可以生成一棵决策树。 数据集的输入使用二维数组，输入的个数为：序号+特征+分类结果。同时要把特征名以及对应的特征值传给程序，如此一来系统就可以建决策树。 关于决策树的定义这里不再列出，CSDN上有很多类似的博客。这些博客实现的
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2023-08-06 07:40:06
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昨天学习了决策树的思想和算法，脑子卡壳了输出结果老是看不懂，一直在验算和猜想，hh后来终于明白了~在此记录巩固一下。这里学的是ID3算法实现决策树，ID3算法能处理的数据类型是：自变量和因变量都是离散型。假设自变量有3个：天气情况（好、坏）、是否周末（是、否）、是否有促销（有、没用）。因变量有1个：销售数量（高、低），则我们决策树叶节点都会是高、低这两种情况之一。ID3算法是基于信息熵来选择属性的
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2024-07-09 04:58:39
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首先大家了解一下决策树算法，如下：决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。我之前使用java实现过决策树算法，链接如下：然后大家了解一下AdaBoost，概念如下：Adaboost是一种迭代
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2023-12-15 20:09:29
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简单的决策树1. 本篇文章介绍 这篇文章旨在介绍最简易的决策树以及其复现代码，让大家基本了解决策树的基本流程，而不是被各种其它的诸如数据处理，剪枝等操作给搞迷糊了。 我的学习流程就是喜欢先把最核心的过程和基础学懂，然后基于这个前提，再去深入学习相关的深入的知识，让自己对该知识点的学习更加全面。2. 决策树的基本流程我们从周志华老师的《机器学习》的 P74 页借鉴一下老师归纳的流程，非常精炼。同
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2024-06-12 20:57:57
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# Java决策引擎简介
在现代软件开发中，决策引擎扮演着重要的角色。它们通过评估规则和条件，帮助系统做出智能决策。Java语言以其强大的功能和易用性，使得构建决策引擎成为一项可行的任务。本文将介绍Java决策引擎的基本概念，结构，并提供相应的代码示例。
## 决策引擎的基本概念
决策引擎是指一个能够接收输入条件并根据预定义规则生成输出结果的系统。在许多应用中，如财务审批、风险评估等场景中，
第8章 营销组合分析案例解析——甲厨电公司营销决策 8.1 研究目的：营销决策 营销组合：产品，价格，渠道，促销8.2 研究内容：营销组合分析 8.2.1 产品决策分析规模预测分析 市场经济下，需要预测市场规模 资源约束下，企业需要预测产出规模 本案例中，甲厨电公司对规模预测需求有三个： 厨房大家电市场规模预测 吸油烟机市场规模预测 吸油烟机生产规模预测产品属性分析8.2.2
一、决策树基础：决策树是一种用于对实例进行分类的树形结构决策树，由节点和有向边组成节点的类型有两种：内部节点和叶子节点。其中，内部节点表示一个特征或属性的测试条件（用于分开具有不同特性的记录），叶子节点表示一个分类。 图是女孩对是否与男生见面的决策过程橙色的为叶子节点，绿色的为内部节点二、算法思想决策树就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的
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2024-05-14 13:29:49
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