spss modeler决策树和关联分析 完整示例 包括数据文件和程序文件

汽车有6个属性，每个属性都有几种类别，根据这6个属性来判断汽车的性价比Classvalue如何， ClassValues有以下几种情况unacc,acc, good,vgood buying（ vhigh,high,med,low） maint（vhigh,high,med,low） doors（ 2,3,4,5more） persons（2,4,more） lug_boot（ small ,med,big） safety（ low,med,high） ClassValues（ unacc,acc, good,vgood） 此例子的决策树算法，通过给定数据生成决策树，计算决策树的正确率。

Random Forests and Ferns 决策树、随机森林、蕨类分类 的介绍 蕨类分类TLD算法中到的一部分 TLD中用到的不是随机森林而是蕨类分类！SEMI-NAIVE BAYES 半朴素贝叶斯分类方法 具有快速简单的特点

ID3算法及蘑菇数据集，幼儿园数据集 ID3算法及蘑菇数据集，幼儿园数据集 ID3算法及蘑菇数据集，幼儿园数据集

天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。

北航软件学院数据仓库与数据挖掘实验课助教PPT,每一个步骤都很清楚。请用OFFICE2007

一个简单的ID3决策树算法实现，但是很使用。简单易懂。

实验内容 已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4 个类别； 求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树

基于决策树的分类算法，属性的选择采用ID3 或C4.5策略，采用如下的数据建立分类决策树。

本压缩包包含： 1.本决策树（DecisionTree）项目python源代码文件； 2.项目用的数据（csv格式）； 3.一个普通文件，记录本项目的调试过程，用作实战参考