matlab中关于决策树算法

最新推荐文章于 2025-02-05 22:19:45 发布
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分类专栏： matlab fg 文章标签： 决策树 算法 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40707269/article/details/126852015
本文概述了决策树的基础概念，包括信息熵的定义和信息增益在决策树构建中的作用。深入比较了决策树与随机森林，并探讨了决策树作为白盒模型的优势。同时，讨论了它与BP神经网络的区别。重点讲解了决策树在信息技术领域的实际应用和优缺点。

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决策树算法的一些基本介绍

在这里插入图片描述

关于熵的一些概念和介绍
在这里插入图片描述

根据信息论中原理，一个集合中，不确定因素越多越大，那么熵就越大。

关于信息增益的一些观点和介绍

决策树和随机森林。

在这里插入图片描述
决策树优点和缺点
在这里插入图片描述
和BP神经网络相比，决策树是一个白盒模型，跟黑盒模型相比，你更能看到其中模型构造的过程或者清晰意识到每一个过程。

决策树算法 matlab实现
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基于Matlab实现决策树算法（附上多个案例源码）
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基于Matlab实现决策树算法（附上多个案例源码）
MATLAB 决策树
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决策树算法 MATLAB 简单实现
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ID3决策树算法-iris数据集-matlab实现-决策树绘制
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matlab实现决策树cart算法
02-08
这是一个使用matlab来实现决策树cart的算法。
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%matlab 决策树C4.5算法源代码 function D = C4_5(train_features, train_targets, inc_node, region) % Classify using Quinlan's C4.5 algorithm % Inputs: % features - Train features % targets - Train targets % inc_node - Percentage of incorrectly assigned samples at a node % region - Decision region vector: [-x x -y y number_of_points] % % Outputs % D - Decision sufrace
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09-22
1.亲测MATLAB2014a及2016a可运行 2.拥有从训练树到测试树分类性能的完整流程
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