说明：每个样本都会装入Data样本对象，决策树生成算法接收的是一个Array<Data>样本列表，所以构建测试数据时也要符合格式，最后生成的决策树是树的根节点，通过里面提供的showTree()方法可查看整个树结构，下面奉上源码。 Data.java package ai.tree.data;
import java.util.HashMap;
/**
* 样本类
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2023-11-11 15:49:56
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用Java实现决策树的完整代码，并系统地展示相关的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和迁移指南。随时可以跟随具体的图表和代码示例，一步一步实现功能。
## 环境预检
为了成功运行Java决策树，我们需要确认以下系统要求：
| 系统要求 | 详细信息 |
| ------------- |
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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目录酱一、使用LibSVM制作鸢尾花数据集二、利用上述数据集实现模型训练并写出决策函数的数学公式三、总结 一、使用LibSVM制作鸢尾花数据集下载LibSVM
将下载的压缩文件解压如下：点击windows文件夹，在文件夹中找到名为svm-toy.exe的运行程序并运行。在程序运行框内点击鼠标左键就能打点，点击Change后能够换颜色，最后点击Save将数据保存为train.txt。在原有基础上再
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2024-02-29 11:16:55
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import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.Iterator;
//调试过程中发现4个错误 ，感谢宇宙无敌的调试工具——print
//1、selectAtrribute中的一个数组下标出错 2、两个字符串相等的判断
//3、输入的数据有一个
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2023-11-21 10:32:59
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GBDT 是一种 Boosting 类型的决策树，即在算法产生的众多树中，前一棵树的错误决定了后一棵树的生成。我们先从最为简单的例子开始，一起来学习 GBDT 是如何构造的，然后结合理论知识，对算法的每个细节进行剖析，力求由浅入深的掌握该算法。我们的极简数据集由以下 3 条数据构成，使用它们来介绍 GBDT 的原理是再好不过了，假设我们用这些数据来构造一个 GBDT 模型，该模型的功能是：通过身高
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2024-01-02 18:22:30
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# Java决策树：一种机器学习模型的介绍
决策树是机器学习中一种广泛应用的模型，主要用于分类和回归任务。它模拟人类决策的方式，通过一系列的简单决策形成树状结构，最终到达某个目标值。在本文中，我们将讨论决策树的基本概念、其工作原理、在Java中的具体实现，以及如何利用决策树进行数据分析。
## 什么是决策树？
决策树是一种由节点和边组成的图形结构，每个节点代表一个决策点，而每条边代表决策的结
决策树决策树在周志华的西瓜书里面已经介绍的很详细了(西瓜书P73-P79)，那也是我看过讲的最清楚的决策树讲解了，我这里就不献丑了，这篇文章主要是分享决策树的代码。在西瓜书中介绍了三种决策树，分别为ID3,C4.5和CART三种决策树，三种树出了分裂的计算方法不一样之外，其余的都一样，大家可以多看看书，如果有什么不清楚的可以看看我的代码，决策树的代码算是很简单的了，我有朋友面试的时候就被要求写决策
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2023-08-09 14:44:43
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分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。 决策树的理解熵的概念对理解决策树很重要决策树做判断不是百分之百正确，它只是基于不确定性做最优判断。熵就是用来描述不确定性的。 案
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2024-04-18 15:04:18
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决策树代码Java的实现是一项有趣又具有挑战性的任务。本篇博文将通过各个环节详细阐述如何在Java中实现决策树，从环境准备到排错指南，逐步引领大家完成这一过程。
## 环境准备
在开始编写决策树代码之前，我们需要准备相关的软硬件环境。以下是我们项目的基本要求。
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows 10 / macOS / Linux
- **Java版本**: JD
1.定义数据结构根据决策树的形状，我将决策树的数据结构定义如下。lastFeatureValue表示经过某个特征值的筛选到达的节点，featureName表示答案或者信息增益最大的特征。childrenNodeList表示经过这个特征的若干个值分类后得到的几个节点。public class Node
{
/**
* 到达此节点的特征值
*/
public Str
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2023-11-10 07:01:51
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python3.x版本下，在用example_dict.keys()或者example_dict.values()取出字典中对应的键值时，取出的值总是会带有前缀。python2.x版本的不存在这个问题，可以直接使用书中的代码以下是python3.x版本代码：def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):#if the first key tells you wha
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2023-07-31 17:48:32
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决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配的问题。使用数据类型：数值型和标称型。简单介绍完毕，让我们来通过一个例子让决策树“原形毕
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2023-05-24 16:07:28
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文章目录trees.pytreePlotter.py trees.py#!/usr/bin/python
# coding:utf-8
import operator
from math import log
import treePlotter as dtPlot
from collections import Counter
def createDataSet():
dataSe
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2024-04-25 16:35:05
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一天，小迪与小西想养一只宠物。小西：小迪小迪，好想养一只宠物呀，但是不知道养那种宠物比较合适。小迪：好呀，养只宠物会给我们的生活带来很多乐趣呢。不过养什么宠物可要考虑好，这可不能马虎。我们需要考虑一些比较重要的问题。小西：我也考虑了好多呀，可是还是很难去选择。我想养可爱的小兔兔，可是兔兔吃得很挑剔，又想养狗狗，可是狗狗每天都需要遛它，怕自己没有时间呀。小迪：其实我们可以绘制一个决策树，决策树是机器
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2023-09-04 09:57:49
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上一篇对决策树算法的思想作了描述，也详细写了如何构造一棵决策树。现在希望用python代码来实现它。此处先调用机器学习中的算法库来实现。
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2023-05-22 23:40:13
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决策回归树代码实现import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn import tree
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
#封装出具有良好接口的模型
cla
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2024-04-01 06:40:55
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文章目录什么是决策树构建决策树 决策树——既能分类又能回归的模型 机器学习——决策树。sklearn训练决策树决策树——回归任务什么是决策树决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。 一棵决策树（Decision Tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代表这个特征的一个取值，而每个叶节点存放一个类别或一个回归函数。 使用决策树进行决策的过程
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2024-04-19 15:43:03
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这篇文章是《机器学习实战》（Machine Learning in Action）第三章 决策树算法的Python实现代码。1 参考链接机器学习实战2 实现代码2.1 treePlotter.pyimport matplotlib.pyplot as plt
desicionNode = dict(boxstyle='sawtooth', fc='0.8')
leafNode = dict(bo
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2023-06-14 13:57:19
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注：大部分参考《机器学习实战》,有空再来加上注释 决策树任务总结：有n条训练数据，每一条数据格式为[属性1，属性2，…，属性k，结果i]，即数据为n*(k+1)的矩阵。 根据这n条数据生成一颗决策树，当来一条新数据时，能够根据k个属性，代入决策树预测出结果。 决策树是树状，叶子节点是结果，非叶子节点是决策节点，每一个决策节点是对某个属性的判断。 而选择哪一个属性作为当前划分属性，则是比较每
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2023-06-21 09:41:41
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