决策树算法决策树

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我是靠谱客的博主饱满冬天，最近开发中收集的这篇文章主要介绍决策树算法决策树，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

决策树

决策树(Decision Tree)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，本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程

决策树是一种典型的分类方法。其中:

CLS算法是早期提出的决策树学习算法，是很多决策树学习算法的基础框架。
依据其中选择分类属性的策略不同，可以得到不同的决策树算法。比较常用的决策树有ID3，C4.5和CART三种和实现，其中CART一般优于其他决策树，并且可用于回归任务。

下面我们将编写代码实现这三种决策树算法。

本实验所需的包不多

本实验第一个使用的是天气情况数据集，属性集合A={ 天气，温度，湿度，风速}，类别标签有两个，类别集合L={进行（yes），取消(no)}。

在这里插入图片描述

本实验中我们用字典嵌套的形式来表示一个决策树,如一个形如

以上就是饱满冬天为你收集整理的决策树算法决策树的全部内容，希望文章能够帮你解决决策树算法决策树所遇到的程序开发问题。

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