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pyC45是一个python C4.5决策树库的源代码。

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简介：
pyC45 是一款极简的 Python C4.5 决策树软件包，其设计理念在于精简至纯粹，仅包含单个文件“pyC45.py”。 该软件包致力于为用户提供一个便捷且高效的接口，用于训练 C4.5 决策树，并进而利用其进行预测或分类任务。 训练完成后，生成的决策树会被保存为 XML 文件格式，从而方便用户进行阅读和深入理解。 在如今“大数据时代”的背景下，C4.5 作为数据挖掘和机器学习领域中备受青睐的算法之一，正日益受到重视。 该项目由清华大学张驰昱先生于2013年冬季完成。

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  • Python C4.5决策树库(pyC45)-源码
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    pyC45是一款专为Python设计的开源C4.5决策树算法实现库。此项目提供简洁高效的接口用于训练和预测，便于用户快速构建基于决策树的学习模型。 pyC45 是一个轻量级的 Python 包，用于实现 C4.5 决策树算法，仅包含单个文件“pyC45.py”。该包提供了一个简单且高效的接口，使用户能够训练 C4.5 决策树，并使用它来进行预测或分类。训练完成后的决策树会被保存为 XML 文件，便于阅读和理解。 随着大数据时代的到来，C4.5 成为了数据挖掘与机器学习领域中广受欢迎的算法之一。pyC45 包由清华大学张驰昱于2013年冬季开发。
     
  • C4.5决策树的代码
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    本代码实现C4.5算法用于构建决策树，支持数据集处理、特征选择及剪枝操作，适用于分类问题。 该代码中的所有函数都已整合到一个脚本段落件中，并且实现了构造树及相应的剪枝处理。
     
  • C4.5算法决策树源代码
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    C4.5算法决策树源代码提供了基于C4.5算法构建和优化决策树的数据挖掘工具，适用于分类规则的学习与应用。 决策树经典算法的例子分析与说明：本段落将详细解释决策树的经典算法，并通过具体的例子进行阐述。通过对这些实例的深入剖析，读者可以更好地理解如何构建和应用决策树模型来解决实际问题。
     
  • ID3和C4.5算法的决策树实现源代码
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    本项目包含基于ID3和C4.5算法的决策树实现源代码，旨在提供机器学习中分类任务的一种直观高效的解决方案。 机器学习中的决策树ID3及C4.5算法实现源代码可用于西瓜数据集2.0的测试与结果分析。
     
  • C4.5决策树完整C++源码RAR包
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    本资源包含完整的C4.5决策树算法实现，使用C++编写，并以RAR格式压缩。适用于数据挖掘和机器学习项目研究与开发。 需要决策树C4.5的完整C++源代码，包括详细的注释、文档以及测试数据和训练数据，可以直接使用。
     
  • 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。
     
  • Decision_tree-python: ID3、C4.5和CART的决策树分类
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    Decision_tree-python 是一个使用Python实现的经典决策树算法库，包括ID3、C4.5及CART算法，适用于数据分类任务。 决策树分类的ID3、C4.5 和 CART 三种算法的区别如下： 1. ID3 算法以信息增益为标准选择划分属性，优先考虑具有最大信息增益的属性。 2. C4.5 算法则首先在候选划分属性中筛选出那些信息增益高于平均水平的属性，并从这些属性中进一步挑选出增益率最高的一个作为最终的选择。 3. CART（Classification and Regression Trees）算法则使用“基尼指数”来决定如何选择划分属性，它会选择使得基尼值最小的那个属性来进行分类。 本次实验的数据集包含四个特征：年龄段、有工作情况、拥有住房状况和信贷历史；这些数据将用来确定是否应该给申请人提供贷款。为了简化处理过程，在编写代码之前先对原始数据进行如下预处理： 1. 年龄段用数字表示，0代表青年，1代表中年，2代表老年； 2. “有工作”情况用二进制编码：0 表示否， 1 表示是； 3. 拥有自己的房子状况同样以二进制形式标识：0 为没有自己的住房, 1 则表示拥有。 4. 信贷历史分为三个等级：0代表一般，1表示良好信用记录，2则意味着极好的信用情况。 5. 最终的类别标签用 no 表示不应发放贷款。
     
  • 决策树C4.5算法的Matlab源代码（已验证可运行）.zip_C4.5算法_Matlab_决策树
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    本资源提供经过验证可正常运行的C4.5决策树算法的Matlab实现源码，适用于学习和研究。包含详细注释，便于理解与修改。 可以完美实现用于统计学习的C4.5分类算法的完整Matlab程序。
     
  • ID3与C4.5的决策树算法
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    本简介探讨了ID3和C4.5两种流行的决策树学习算法，分析它们的工作原理、性能特点及应用场景，为数据挖掘和机器学习提供参考。 决策树算法（ID3和C45）的实现分别进行了编写，并且每个算法都包含了相应的数据集。
     
  • 014_Matlab实现C4.5决策树算法（含源码）.rar
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    本资源提供Matlab环境下实现C4.5决策树算法的代码及详细文档，适合数据挖掘与机器学习初学者研究和使用。 【资源内容】：使用Matlab实现决策树C4.5算法 【代码特点】： - 参数化编程设计，便于参数调整。 - 代码结构清晰，注释详尽。 【适用对象】：工科生、数学专业学生及信号处理专业的学生等。