为理解机器学习第四章节决策树学习算法，通过网上找到的一份现成代码，主要实现了最优划分属性选择和决策树构造，其中最优划分属性选择采用信息增益准则、决策树构造采用递归实现，代码如下：package sk.ml;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.
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2024-06-23 13:03:51
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1.树模型决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策） 所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归2.树的组成 根节点：第一个选择点 非叶子节点与分支：中间过程
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2023-10-28 11:55:06
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实验一：决策树算法实验【实验目的】理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法；针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。【实验内容】设计算法实现熵、经验条件熵、信息增益等方法。针对给定的房贷数据集(数据集表格见附录1)实现ID3算法。熟悉sklearn库中的决策树算法；针对iris数据集，应用sk
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2023-07-15 21:26:44
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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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1、决策树概念官方严谨解释：决策树经典的机器学习算法，是基于树的结构来进行决策的。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。我的理解：就是不断的做“决策”，做出的许多决策形成多个分支，最后变成一个树的形状。如图所示是一个判断用户是否喜欢某电影的决策过程。2、熵信息熵：指系统混乱的程
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2024-01-13 13:00:27
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一、什么是决策树要了解决策树，先了解“决策”。决策（decision）是指决定的策略或办法，是为人们为各自事件出主意、做决定的过程。我们每天都在决策，如：今晚吃什么、明天穿什么。 了解了“决策”以后，再了解一下“树”。树（tree）是数据结构中的一种，是由个有限节点组成一个具有层次关系的集合。之所以称其为树，是因为它看起来像一棵倒挂的树。 了解好以上两个概念以后，理解决策树就非常容易了。决策树（d
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2024-01-05 20:13:11
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决策树引入： 决策树是建立在信息论基础之上，对数据进行分类挖掘的一种方法。其思想是，通过一批已知的训练数据建立一棵决策树，然后利用建好的决策树，对数据进行预测。决策树的建立过程可以看成是数据规则的生成过程。由于基于决策树的分类方法结构简单，本身就是人们能够理解的规则。其次，决策树方法计算复杂度不大，分类效率高，能够
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2023-08-19 15:24:27
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点击0元报名后领取>>>软考18本电子版教材 & 15个科目知识点速记 + 17套历年真题试卷 + 80篇软考优秀论文6G资料包对于语音识别模块，假设项目组根据过去经验得到如下表信息（单位：万元）；
请应用决策树分析技术，分别计算自研和外包的期望货币价值，并判断项目组选择外包方式是否正确。【来源：2021年上半年信息系统项目管理师《案例分析》真题】
案例
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2023-08-08 21:10:33
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决策树算法框架（一）决策树主函数 各种决策树的主函数都大同小异，本质上是一个递归函数。该函数的主要功能是按照某种规则生长决策树的各个分支节点，并根据终止条件结束算法。一般来讲，主函数需要完成如下几个功能。（1）输入需要分类的数据集和类别标签。（2）根据某种分类规则得到最优的划分特征，并创建特征的划分节点-
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2024-06-18 09:55:15
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决策树（Decision Tree） 决策树Decision Tree决策树例子判别算法结束条件结果总结 决策树例子决策树是用于分类的一种机器学习算法。其最大的特点就是简单，直观. 由于资料来自于之前的笔记。原例子的出处找不到，干脆就手绘算了~~XD。 其中如果数据不是离散值，要先处理成离散值再进行决策树的计算。 （图1）用一个例子来讲吧。 如上图，现在是有14条数据都从调研中得到，其中是研究
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2024-05-16 06:48:33
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1：决策树原理理解
决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。
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2023-05-29 23:25:34
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数据结构与算法之决策树算法一、C 实现决策树算法及代码详解二、C++ 实现决策树算法及代码详解三、Java 实现决策树算法及代码详解 决策树算法是一种基于树形结构的分类和回归分析方法，其基本思想是将数据集分成一些小的子集，每个子集都对应着某个决策条件。通过对数据集的分解和判断，不断对决策条件进行选择，最终达到分类和回归的目的。决策树算法的基本原理包括：节点选择：决策树的构建是一个递归过程，每次需
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2024-07-23 15:29:07
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一、主类成员认识 我们概念讲解是在这里，下面便是成员变量。我们一点一点看，最后拉通走一遍。整个程序我是顺序运行的，给一个标题方便大家去找对应的方法public class ID3 {
/**
* 数据集
*/
Instances dataset;
/**
* 这个数据集是纯的（只有一个标签）？
*/
boolean pure;
/**
* 决策类的数量. 二元分
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2023-11-22 17:18:07
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本篇继续进阶一点，写一下 梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)还是先上代码，梯度提升决策树是能够支持多种损失函数的，关于 损失函数的定义，老规矩，自己搜。既然要支持多种损失函数，因此先写个接口类，然后再来个实现，后面会用到损失函数接口类public interface LossFunction {
publ
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2024-02-22 11:09:54
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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2023-07-13 16:41:34
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先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1outlooktemperaturehumiditywindyplaysunnyhothighFALSEnosunnyhothighTR
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2023-12-13 07:37:38
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先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1
outlook
temperature
humidity
windy
play
sunny
hot
high
FALSE
no
sun
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2024-08-28 22:04:33
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一、简介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。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）
一、简介决策树（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。决策树是一种树形结构，其决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称为决策树。决策树由根节点、内部节点和叶节点组成。每一棵决策树只有一个根节点，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出
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2024-06-25 20:52:16
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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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