MapReduce 决策树研究

决策树应用研究

决策树模型在解决实际问题中展现出显著的优越性。通过构建清晰的树状结构，决策树能够有效地处理复杂的多因素问题，并提供直观易懂的决策路径。

Matlab 3 2024-06-17

决策树算法的研究与优化探讨

决策树算法是数据挖掘中的一种重要分类方法。在比较几种经典决策树算法的基础上，探讨了一种改进型决策树算法：基于度量的决策树（MBDT）。这种决策树将线性分类器与传统决策树结合，提高分类准确性和效率。

数据挖掘 2 2024-07-28

数据挖掘中的决策树优化研究

决策树研究问题指出，理想的决策树有三种形式：叶子结点数最少、叶子结点深度最小或者两者兼顾。然而，洪家荣等学者已证明这种最优决策树的寻找属于NP难题。因此，决策树优化的关键在于找到尽可能接近最优的解。详见第6章决策树。

数据挖掘 0 2024-08-19

决策树ID算法的案例分析-决策树算法实例

决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。

算法与数据结构 1 2024-07-13

数据挖掘决策树

利用 C++ 实现决策树，可导入文本数据源，动态进行决策分析。

数据挖掘 2 2024-05-01

构建决策树模型

利用分类算法，构建基于决策树的模型，进行数据分析决策。

数据挖掘 6 2024-05-13

决策树分析.zip

决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习的算法，主要用于分类任务。在“西电数据挖掘作业_天气决策树”中，我们可以看到这是一个关于利用决策树模型预测天气状况的课程作业。该作业涉及从气象数据中提取特征，构建决策树模型，并利用模型对未来的天气进行预测。决策树的学习过程包括数据预处理、选择分裂属性、决策树构建、剪枝处理以及模型评估与优化。通过分析和理解“决策树分析”文件中的内容，可以深入了解决策树的原理及其在实际问题中的应用。

数据挖掘 0 2024-08-17

决策树：构建决策模型的利器

决策树，一种强大的机器学习算法，通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试，分支对应测试结果，最终的叶节点则给出预测类别或输出值。 决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割，构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图，引导我们根据数据的特征做出最佳决策。

算法与数据结构 3 2024-05-14

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