数据挖掘决策树

数据挖掘决策树算法

决策树基本概念 一种树形结构，用于表示一个目标变量和一个或多个特征变量之间的关系。 节点代表特征，分支代表决策，叶节点代表分类结果。 决策树算法 一种分类和回归的监督学习算法。 通过递归分割数据，创建决策树。 常用的决策树算法包括 ID3、C4.5 和 CART。 决策树研究问题 预测：基于给定的特征，预测一个目标变量的值。 分类：将数据点分配到预定义的类别。 回归：预测连续变量的值。 主要参考文献 决策树的原理与应用 决策树算法的实现

数据挖掘 2 2024-04-30

探讨数据挖掘决策树

学习Clementine的学生特别关注数据挖掘决策树的研究，这是他们学习过程中的重点。

数据挖掘 1 2024-08-03

决策树数据挖掘论文合集

这份论文集汇集了有关数据挖掘中决策树的精选研究，为从事该领域的朋友们提供参考和启发。

数据挖掘 1 2024-05-23

数据挖掘技术——决策树算法

描述数据挖掘中的一种方法——决策树算法，虽然内容为英文，但通过图示可清晰理解。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘决策树算法改进实现

该文档详细阐述了数据挖掘中决策树算法的改进与实现。

数据挖掘 2 2024-04-30

数据挖掘技术决策树深入解析

决策树是一种类似树形结构的流程图，每个内部节点表示在一个属性上的测试，树枝描述测试结果，叶子节点指明分类或分类的分布情况。构造决策树的方法采用自上而下递归的方式，如果训练例子集合中的所有例子是同类的，就将其作为一个叶子节点，节点内容为该类别的标记。否则，根据某种策略确定一个测试属性，并按属性的各种取值把实例集合划分为若干个子集合，使每个子集上的所有实例在该属性上具有相同的属性值。然后，再依次递归处理各个子集，直到得到满意的分类属性为止。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘中的决策树应用

决策树是一种预测模型，用于映射对象属性与对象值的关系。每个节点代表一个对象，分叉路径表示可能的属性值，叶节点对应路径上的对象值。决策树通常只有单一输出，若需要多输出，可建立多个独立的决策树。在数据挖掘中，通过训练数据分析属性对结果的影响大小，利用信息增益理论和熵概念实现决策树构建。决策树技术广泛应用于数据分析和预测，如银行用于贷款风险预测。

数据挖掘 2 2024-07-21

Python数据挖掘（9）决策树资源下载

在中，我们将详细介绍Python数据挖掘中决策树的应用及相关资源。决策树作为数据挖掘中的重要工具，通过结构化的节点与分支，帮助分析师理解和预测数据模式。为读者提供详尽的资源下载与实践指南，帮助他们快速掌握决策树的应用技巧与方法。

数据挖掘 3 2024-07-16

数据挖掘中的决策树基础概念

决策树是一种用于分类问题的重要算法，通过学习目标函数f，将属性集合X映射到预定义的类标号y。分类任务的数据输入是一组记录，每条记录用元组(X, y)表示，其中X是属性集合，y是记录的类标号。决策树算法在数据挖掘中具有广泛的应用。

数据挖掘 2 2024-07-18