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【菜菜的sklearn课堂】决策树-泰坦尼克号幸存者预测数据集

numpy复现决策树算法内含数据集以及教程。决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，

matlab导入excel代码决策树GUI 标题 具有交叉验证和ROC分析图的决策树和预测模型 概括 该代码为数据挖掘方法实现了一个分类树，并为每个目标类别绘制了ROC曲线。 描述 决策树学习是数据挖掘中常用的方法。 大多数商业软件包提供复杂的树分类算法，但是它们非常昂贵。 此Matlab代码使用实现GINI算法的“ classregtree”函数来确定每个节点的最佳分割。 该代码的主要功能名为Tree。 它使用第一行作为变量名（必要）直接从excel或csv文件导入数据。 第一列是结果组。 它必须是数字。 要在Matlab工作区中启动分类树类型，请执行以下操作：Tree（'filename.xls'）或Tree（'filename.csv'）（请注意，您的excel文件的第一行包含变量名，第一列中包含结果组） 。 它也可以直接从Matlab文件（扩展名为.mat）导入。 请使用以下3个变量创建文件：X（协变量值的矩阵），y（结果值），textdata（单元格结构包含结果和协变量的文本名称）。 如果您想要一个示例，请输入：[X，y，textdata] = ExcelImport（'ex

一、实验要求 在计算机上验证和测试招聘数据的决策树分类实验，理解基尼系数生成决策树，同时理解决策树的参数。 二、实验目的 1、掌握决策树分类的原理 2、能够实现决策树分类算法； 3、掌握决策树的参数设置；

攻击者常以政府，校园网站为目标进行网页篡改，来达到抹黑国家形象，发展黑产等目的。现有对于网页篡改的检测研究主要以网站结构检测或者历史对比为主，存在误报率高的问题。该系统针对网页篡改，设计一个以网页页面为对象，从敏感词，违规图片特征，流量-时间特征三方面进行识别，并由基于决策树算法的分析器进行网页篡改判断的系统。最后进行了实验验证，在保证不同场景下识别篡改成功率均超过92%的同时，控制误报率未超过2.8%的检测目的。

实现决策树可视化的库，下载后放在Python根目录，在实现可视化时用import导入后直接调用即可。

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