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Cart算法决策树源码

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简介:
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)。

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客服
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  • Cart
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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)。
  • CART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。
  • 用Python实现的及ID3/C4.5/CART
    优质
    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。
  • 基于MATLAB的CART实现
    优质
    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。
  • 基于ELM改进的CART回归
    优质
    本研究提出了一种结合极限学习机(ELM)优化技术的CART决策树回归模型,旨在提升预测精度和泛化能力。通过实验验证了该方法在多个数据集上的优越性能。 为了提高CART(分类与回归树)决策树回归算法的准确性,提出了一种基于ELM(极限学习机)改进的CART决策树回归算法——ELM-CART算法。该算法的主要创新点在于,在构建CART回归树的过程中于每个叶节点使用极限学习机进行建模,从而能够获得真正意义上的回归预测值,提高泛化能力,并且克服了传统CART决策树容易过拟合以及输出为定值等局限性。实验结果显示,所提出的ELM-CART算法在目标数据的预测准确性方面有显著提升,优于对比中的其他方法。
  • MATLAB_C4.5
    优质
    本资源提供了一个用MATLAB实现的C4.5决策树算法的完整源代码,适用于数据挖掘和机器学习中的分类问题。 MATLAB环境下的决策树C4.5算法源代码。
  • 使用Python实现CART、ID3和C4.5(含完整).zip
    优质
    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。
  • C4.5
    优质
    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。
  • MATLAB
    优质
    本段落提供关于MATLAB实现的决策树算法的具体源代码解析和应用指导,适用于数据分析与机器学习领域初学者及进阶者深入理解并运用该技术。 使用Quinlans C4.5算法进行分类的函数定义如下: - 输入参数: - `train_features`:训练特征数据。 - `train_targets`:训练目标标签。 - `inc_node`:节点中错误分配样本的比例阈值。 - `region`:决策区域向量,格式为[-x x -y y number_of_points]。 - 输出参数: - `D`:决策表面。