【数据挖掘】基于决策树的分类

最新推荐文章于 2024-11-10 15:00:06 发布
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#数据挖掘 #决策树

本文分享了一系列未知笔记的内容，通过外部链接提供访问，涵盖了多个领域的知识点和技术细节。
数据挖掘十大算法之决策树详解（1）
白马负金羁
11-20 9万+
在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上，与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（ top 10 data mining algorithms ）。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的5个。本文主要介绍机器学习中的决策树模型。决策树模型是一类算法的集合，在数据挖掘十大算法中，具体的决策树算法占有两席位置，即C4.5和CART算法
数据挖掘算法原理与实践：决策树
weixin_65633498的博客
05-07 2608
然后我接下来我会去试着问你是非题，当我问了是非题之后，我就能减小猜测你心中想到的东西的范围，这样其实就是减小了我的熵。为了更好的解释熵，条件熵，信息增益的计算过程，下面通过示例来描述。回到读心术的问题，为了我能更加准确的猜出你心中所想，我肯定是问的问题越好就能猜得越准！信息是个很抽象的概念。的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点，然后对子结点递归执行上述的步骤直到信息增益很小或者没有特征可以继续选择为止。当然条件熵的一个性质也熵的性质一样，概率越确定，条件熵就越小，概率越五五开，条件熵就越大。
基于决策树方法的数据挖掘分析.pdf
07-14
基于决策树方法的数据挖掘分析.pdf
基于决策树进行分类
qq_48068259的博客
11-01 928
使用决策树进行iris数据集的分类，会对基尼系数和信息增益两种决策树分类器进行训练与对比
数据挖掘：决策树
m0_63642362的博客
02-23 1075
#★★★本文源自AlStudio社区精品项目， 【点击此处】查看更多精品内容 >>> (https://aistudio.baidu.com/aistudio/proiectoverview/public?ad-from=4100)决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策树算法之所以如此流行，一个很重
数据挖掘中决策树分类器的Python实现
10-17
内容概要：本文档详细介绍了在CMPT459课程中的一项作业任务，即从零实现一个决策树分类器。该任务要求学生使用Python编程语言，在不借助第三方机器学习库的情况下（仅允许使用NumPy和pandas），基于提供的文件完成...
精选资源
数据挖掘实验-基于癌症基因数据集的决策树分类
04-18
在本实验中，我们主要探讨了数据挖掘技术在医学领域中的应用，具体是通过使用决策树算法对癌症基因数据集进行分类。数据挖掘是信息技术的一个关键分支，它旨在从大量数据中提取有用信息，发现模式并进行预测。在这个...
数据挖掘与数据分析应用案例 数据挖掘算法实践 基于C++的决策树分类算法报告.doc
06-30
### 数据挖掘与数据分析应用案例：基于C++的决策树分类算法 #### 一、决策树算法的概念 决策树算法作为一种逼近离散函数值的方法，属于典型的分类方法之一。该算法通过对数据进行处理，并利用归纳算法生成可读性强...
数据挖掘与数据分析应用案例 数据挖掘算法实践 基于C++的决策树分类算法研究.doc
06-30
### 数据挖掘与数据分析应用案例：基于C++的决策树分类算法研究 #### 决策树的概念与原理 决策树作为一种重要的机器学习模型，在数据挖掘领域占据着举足轻重的地位。它采用一种树形结构来表示决策过程，其中每个...
精选资源
【数据挖掘大作业】基于决策树的评教指标筛选（weka使用手册+数据+实验报告）
06-19
（3）模型构建与评估：利用决策树算法对上述数据进行分类，构建决策树并进行性能评估：包括Recall（召回率）、Precision（精度）、F1和Accuracy（准确率）； （4）结果讨论：对研究结果（剔除的指标，即未出现决策树...
决策树天气预测
12-10
matlab算法应用 数据挖掘课程中用决策树算法进行天气预测
决策树（数据挖掘作业）
04-07
天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。
不确定数据的决策树分类算法（数据挖掘、决策树）
02-08
经典决策树算法不能处理树构建和分类过程中的不确定数据。针对这一局限 , 将可用于不确定数据表 达的证据理论与决策树分类算法相结合 , 把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中。为避免在决策树构建 过程中出现组合爆炸问题 , 引入新的测量算子和聚集算子 , 提出了 D 2 S 证据理论决策树分类算法。实验结果表明 ,D 2 S 证据理论决策树分类算法能有效地对不确定数据进行分类 , 有较好的分类准确度 , 并能有效避免组合爆炸。 关键词 : 决策树 ; 不确定数据 ; 证据理论 ; 数据挖掘 ; 分类
数据挖掘中的基于决策树的分类方法
weixin_30325793的博客
08-01 516
数据挖掘中的基于决策树的分类方法 1分类的概念及分类器的评判 分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。 分类可描述如下：输入数据，或称训练集（training set）是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性（att...
数据挖掘之决策树
weixin_44132035的博客
03-01 1246
今天想分享的是数据挖掘中决策树实例，具体的原理我就不分享了，代码案在我的github上： 1 决策树代码案例 该案例主要是用sklearn构建决策树的案例，选取前两个特征构建模型，并用matplotlib做模型可视化展示 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as ...
（Datawhale）基于决策树的分类预测
sinat_34953318的博客
08-22 723
（Datawhale）基于决策树的分类预测
机器学习：随机森林——基于决策树的模型
最新发布
weixin_74268817的博客
11-10 2528
介绍基于决策树的随机森林模型，了解它的核心思想原理，优缺点以及优化方法。文章如有错误，欢迎大噶指正！
基于决策树的规则挖掘实战分析，值得细嚼慢咽
weixin_43420291的博客
01-11 1486
CART算法可以帮助银行和保险公司进行客户信用评估和风险预测；
数据挖掘算法之决策树详解
未来金科学院
07-12 2754
本文目录： 风控决策树模型 决策树模型的种类 决策树模型的构造
深入研究决策树分类技术及其数据挖掘应用
综上所述，决策树分类技术以其简洁的结构和高效的性能在各类数据挖掘任务中占据了重要地位。通过理解决策树的构建原理、各种优化方法以及面临的挑战，数据科学家和分析师可以更有效地将决策树应用于实际问题中，从而...
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