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CART决策树与随机森林在乳腺癌数据分类中的应用+实验代码及结果分析

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简介：
本文探讨了CART决策树和随机森林算法在乳腺癌数据分类中的应用，并通过实验代码展示了模型构建过程及详细的结果分析。 最详细的随机森林讲解，非常出色。

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  • CART决策树与随机森林在乳腺癌数据分类中的应用+实验代码及结果分析
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    本文探讨了CART决策树和随机森林算法在乳腺癌数据分类中的应用，并通过实验代码展示了模型构建过程及详细的结果分析。 最详细的随机森林讲解，非常出色。
     
  • 乳腺癌数据集上的决策树分类实验.zip_wpbc数据集_乳腺癌数据_决策树癌症_决策树分类代码演示
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    本资源提供了一个针对WPBC（无复发乳腺导管癌）数据集的决策树分类实验，旨在展示如何利用决策树算法进行乳腺癌数据分析与预测。其中包括详细的实验步骤和相关代码示例。 决策树分类程序包括所使用的数据集以及运行结果。
     
  • 基于随机森林的乳腺癌诊断分析代码
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    本代码运用随机森林算法进行乳腺癌诊断分析，通过处理和挖掘医学数据，旨在提高癌症检测准确率，并辅助医生做出更精确的临床决策。 随机森林用于乳腺癌诊断分析的代码可以用来评估不同特征对乳腺癌预测的影响，并通过集成学习方法提高模型准确性。该方法利用大量决策树进行分类或回归任务，在这里具体应用是针对乳腺癌数据集，以期达到较高的疾病检测率和较低的误诊率。 编写此类代码时需注意选择合适的性能指标（如准确率、召回率等）来评估随机森林的表现，并且可以使用交叉验证技术优化模型参数。此外，为了提高算法效率与效果，还可以对原始特征进行降维处理或应用其他预处理步骤，比如标准化和缺失值填充。 总之，在乳腺癌诊断中采用随机森林不仅有助于理解数据中的复杂模式，还能为临床决策提供支持依据。
     
  • 决策树：用于新患者分类的乳腺癌数据集分析
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    本研究利用乳腺癌数据集，通过构建决策树模型来有效分类新患者，旨在提高诊断准确性与临床治疗效果。 我们使用包含699名乳腺癌患者的数据集构建了一个决策树模型来对新患者进行分类。经过数据归一化和清洗后，最终有500名患者的资料被用于训练和测试该模型。在这500例中，262人（占总数的52.4%）患有良性肿瘤，而另外238人（占比为47.6%）则确诊为恶性肿瘤。 为了进行模型训练，我们使用了其中的80%，即共400个案例的数据集。这些数据中各包含一半来自良性和恶性的病例。剩余的20％用于测试，该部分包括12.4%良性肿瘤和7.6%恶性肿瘤样本。 完成上述步骤后，您可以通过“决策树”访问预测结果，并通过检查console来查看命中率。
     
  • 基于Python实现的Cart分类决策树及其随机森林算法
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    本项目采用Python语言实现了经典的Cart分类决策树及随机森林算法，旨在通过数据驱动的方法进行高效准确的数据分类与预测。 随机森林代码依赖numpy和pandas库，在运行前请确保已安装这两个包，并且关键代码部分都有详细的注释。 决策树使用孩子表示法，因为预测每个样本需要根据父节点找到其子节点的操作。使用的数据集是kaggle比赛中的经典数据集——泰坦尼克号灾难事件的数据集，该任务要求根据乘客的信息来预测他们是否生还，是一个二分类问题。原数据集存储在original_data文件夹下。 使用pandas对原始数据进行清洗和one-hot编码，并将前600条记录作为训练集，后289条记录作为测试集。pre_data.py脚本完成了这部分工作。处理后的数据存放在data文件夹中。 决策树模型设置了一个可调参数：min_sample_leaf（落在叶子节点上的最小样本数）。当min_sample_leaf = 31时，分类正确率为0.702422。 随机森林模型有四个可调整的参数： - ip: 随机挑选训练集的比例范围 (ip, 1) 中的一个值。 - jp: 特征选择比例。
     
  • 基于MATLAB的决策树分类器在乳腺癌诊断中的应用研究.rar
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    本研究探讨了利用MATLAB平台构建的决策树分类器在乳腺癌诊断中的应用效果，通过数据分析验证其准确性和实用性。 决策树分类器在乳腺癌诊断中的应用研究——基于MATLAB28的分析
     
  • 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。
     
  • 【代码分享】Python文本分类实践（利用sklearn中的决策树与随机森林）
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    本篇文章详细介绍了使用Python进行文本分类的实际操作，主要运用了sklearn库中的决策树和随机森林算法。适合对自然语言处理感兴趣的读者学习参考。 本段落主要介绍如何使用Python的sk-learn机器学习框架搭建文本分类模型。如果有毕业设计或课程设计需求的同学可以参考本项目。该项目采用了决策树和随机森林两种方法进行实验，并提供了完整代码供下载。博主在撰写时也查阅了其他关于文本分类的相关文章，但大多数偏向于理论阐述而非实际应用指导。很多同学可能对原理不感兴趣，只需要搭建出一个可视化的系统即可实现需求。
     
  • 机器学习-06. 多分类与决策树及随机森林分类（下）
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    本节课程深入讲解了多分类问题和决策树算法，并介绍了随机森林在解决复杂分类任务中的应用及其优势。 人工智能基础视频教程零基础入门课程无需编程背景即可学习，共分为15章，因内容较多而分章节上传。 第一章：介绍人工智能开发及未来展望。 第二章：深入讲解线性回归及其代码实现。 第三章：探讨梯度下降、过拟合和归一化。 第四章：详细说明逻辑回归的应用与原理。 第五章：涵盖分类器项目案例分析以及神经网络算法的简介。 第六章（下）：多分类方法、决策树分类及随机森林分类介绍。 第七章：讨论分类评估标准和聚类技术。 第八章：密度聚类和谱聚类详解。 第九章至第十五章涉及深度学习基础，包括TensorFlow安装与使用，DNN深度神经网络手写图片识别，卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用等。