文件名称：Decision-Tree-Implementation:从头开始的决策树（机器学习分类算法）的python 3实现
文件大小：56KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 23:33:05
python sklearn pdf-generation decision-tree JupyterNotebook
决策树实施 机器学习分类问题中常用的决策树的python 3实现。 当前，只能学习离散数据集。 （该算法将连续值特征视为离散值特征） 特征 您可以将分类器拟合到训练数据上（使用增益比或基尼系数作为度量标准），进行预测并获得测试数据的分数（平均准确度）。 拟合训练数据后的机器学习决策树模型可以导出为PDF。 在相同的训练数据上，将内置的sklearn决策树与我们的模型进行比较，结果相似。
【文件预览】：
Decision-Tree-Implementation-master
----Decision Tree Implementation.py(13KB)
----Decision Tree Implementation.ipynb(41KB)
----tree_OR.pdf(20KB)
----README.md(670B)
----tree_sample_dataset.pdf(27KB)
----.gitignore(49B)