用python使用库函数实现鹜尾花决策树分类

使用决策树进行R语言建模的例子，是模式表达领域的一个例子。

自建的决策树分类matlab算法，很好用，直接出图

使用java语言，ID3算法构建决策树，具有很好的分类效果

C4.5 决策树算法源码。C4.5决策树是决策树领域的经典算法。以其为内容的书籍引用率已经达到一万次以上

决策树算法C5.0-in-Python-master

Decision tree introduction classification basic detailed knowledge

提出顾及空间异质性的多尺度空间负荷预测模型。提出空间变异系数和尺度的概念，在此基础上提出按照空间变异系数对元胞空间进行不规则区域划分的方法，将得到的分区按照不同的相似度阈值进行区域聚类融合，得到不同尺度下的区域划分，然后将每一尺度下得到的结果进行叠加来预测空间负荷的分布。实例验证表明，所提模型提高了空间负荷预测的准确率。

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，但它们非常昂贵。 这个 matlab 代码使用“classregtree”函数来实现 GINI 算法来确定每个节点 (CART) 的最佳分割。 这段代码的主要功能名为Tree。 它直接从 excel 或 csv 文件导入数据，使用第一行作为变量名（必要）。 第一列是结果组，它必须是数字。 在 Matlab 工作区中启动分类树类型： Tree('filename.xls') 或 Tree('filename.csv') （注意您的 excel 文件包含第一行变量名称和第一列中的结果组） . 它也可以直接从 matlab 文件（.mat 扩展名）导入。 请使用以下 3 个变量创建一个文件：X（协变量值矩阵）、y（结果值）、textdata（单元格结构包含结果和协变量的文本名称）。 如果您需要示例，请输入：[X, y,

基于决策树的鸢(yuan)尾花分类考察基于四个特征联合描述样本，构造的二叉分类决策树模型，决策树的可视化。 步骤：1. (1)导入scikit-learn内置的datasets 数据集模块 (2)导入scikit-learn内置的tree包的 DecisionTreeClassifier API接口模块 2-2. 决策树的可视化 3. 有关参数设置： Parameters 类别数=3； 绘制颜色表； 步长 4. 加载iris数据集,获取该数据集对象的data部分，以及类别标号 5. 初始化决策树分类模型实例；并基于X，y 训练集，学习CART分类树 并且详细介绍了参数的应用