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使用MATLAB实现决策树CART算法。

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简介：
这是一个利用MATLAB编程语言构建决策树CART算法的方案。

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  • 基于MATLAB的决策树CART算法实现
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    本简介探讨了利用MATLAB软件对分类与回归树(CART)算法的具体实现方法，包括数据预处理、模型构建及性能评估。 这段文字描述的是如何用MATLAB实现决策树的 CART 算法。
     
  • 用Python实现的决策树及ID3/C4.5/CART决策算法
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    本项目运用Python语言实现了多种经典的决策树学习算法，包括ID3、C4.5和CART，旨在为数据分析与机器学习提供强大的工具支持。 使用Python语言实现决策树算法，并采用ID3、C4.5以及 CART 作为决策函数。
     
  • Cart算法决策树源码
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    这段简介可以描述为：“Cart算法决策树源码”提供了基于Cart算法构建和优化决策树的具体代码实现。通过该源码，读者能够深入理解Cart算法的工作原理及其在实际问题中的应用方法。 这是我从网上找到的一份决策树CART算法代码，其中在确定分枝时采用的是熵不纯度确定的方法, 代码可以运行. 声明这份代码不是我原创的，是从某个网页上下载下来的，不过原作者的代码中许多变量没有作详细注释。我在阅读这份代码时加了许多自己的理解，几乎每个变量和每句代码都作了解释，对于学习决策树CART算法的同学具有比较好的入门指导作用。这里将代码贡献出来与大家一起分享，如果有注释不准的地方，请发表评论提醒我。也向原作者致谢（虽然忘记了具体是从哪个网页下载的）。
     
  • 使用Python实现决策树CART、ID3和C4.5算法（含完整源码）.zip
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    本资源提供三种经典决策树算法(CART, ID3, C4.5)的Python实现代码，包含详细的注释与示例数据，适合机器学习入门者研究参考。 基于Python实现的决策树CART、ID3及C4.5算法（完整源码）项目已通过导师指导并获得97分高分，适合用作课程设计或期末大作业。该项目无需任何修改即可直接使用，并且确保可以正常运行。
     
  • CART决策树模型
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    CART决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过构建二叉树结构，递归地将数据集分割成更小的部分，以实现预测目标。 一个非常完整的CART决策树的Python实现代码可供大家下载学习。
     
  • Matlab中的决策树算法实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB环境中应用和实现决策树算法进行数据分析与预测建模，并探讨了其适用场景及优化策略。 决策树算法在Matlab中的实现包括构造分类决策树，并使用该决策树对模式进行分类识别。
     
  • 利用Python实现决策树CART、ID3和C4.5算法（含完整代码）.rar
    优质
    本资源提供了一套完整的Python代码库，用于实现三种经典的决策树学习算法：CART、ID3及C4.5。通过这些代码，用户能够深入了解每种算法的原理，并进行实际应用。适合数据科学与机器学习爱好者深入研究和实践使用。 资源内容：基于Python实现决策树CART、ID3、C4.5（完整源码）。 代码特点： - 参数化编程； - 参数可方便更改； - 代码编写思路清晰，注释详细。 适用对象： - 计算机专业学生课程设计、期末大作业和毕业设计； - 电子信息工程专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计； - 数学等专业的大学生相关项目需求。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真工作超过10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测及信号处理等多种领域的算法仿真实验。
     
  • DecisionTree.jl：Julia 语言中 CART 决策树与随机森林算法的实现
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    DecisionTree.jl 是一个用 Julia 编程语言开发的库，提供了实现分类和回归任务中的 CART 决策树及随机森林算法的功能。 决策树（CART）与随机森林算法的Julia实现可通过以下方式使用： - 使用简单的表达式创建复杂的机器学习管道结构。 - 异构集成学习包。 - Julia的机器学习框架。 该库支持分类任务中的预修剪和后剪枝，具体包括： - 预修剪：最大深度、最小叶节点大小； - 后剪枝：悲观剪枝； - 多线程装袋（随机森林）； - 自适应提升（决策树桩）； - 交叉验证（n折）。 此外，它还支持有序特征编码为Real或String类型的数据，并能处理数字特征。对于回归任务，该库同样提供了预修剪和多线程装袋功能以及交叉验证的支持。 若标签/目标数据的类型是`Array{Float}`，则隐含地进行回归分析。 安装方法： 通过Julia包管理器安装DecisionTree.jl: ```julia Pkg.add(DecisionTree) ``` 该库还实现了scikit-learn API。
     
  • 基于Matlab的决策树算法实现
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    本项目利用MATLAB编程环境实现了决策树分类算法，包括ID3和C4.5等常用模型，适用于数据分析与机器学习任务。 使用Matlab实现决策树算法，并采用ID3_2函数进行操作。该程序设计了十折交叉验证功能，能够显示每次模型的精度。提供的资源包含一个数据集用于训练模型，只需将其替换为自己的数据即可运行。最终构建的决策树将以图形形式展示，并且每个类别都将带有属性标签。
     
  • 用C#实现的决策树算法
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    本简介介绍了一种基于C#编程语言开发的决策树算法实现方法。该算法提供了一个强大的工具，用于数据分析和预测建模任务中做出智能决策。通过递归地分割数据集以形成树状结构模型，这种技术能够处理分类与回归问题，广泛应用于机器学习项目之中。 这是基于ID3算法编写的决策树，并且包含一个可视化图形界面。