刚开始学习数据仓库，决策树一直学不明白，看到例题一脸懵
是要建立模型还是用公式去计算
决策树问题实际解决方法
是要建立模型还是用公式去计算
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陈年椰子 2022-03-27 16:41关注应该是 建模，用算法， 决策树算法， 如果是python ，可以考虑用sklearn 的库解决。
通俗地说决策树算法（三）sklearn决策树实战 - zzzzMing - 博客园 介绍sklearn的决策树算法参数，以及使用决策树训练出结果。最后将训练出的决策树模型转化为可视化的pdf文件。
https://www.cnblogs.com/listenfwind/p/11310924.html
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- 2022-11-27 16:16回答 2 已采纳 额，好吧，你重新提交了一个问题，那就在这个问题上跟进你的解决情况吧
- 2022-11-28 16:56回答 9 已采纳 其实比起决策树，我觉得你更需要数据集合，我有睡眠数据集合
- 2022-03-25 09:23回答 3 已采纳 在最后加这两行试试 import os os.system('iris.pdf')
- 2021-01-12 18:15按照电网数据的实际挖掘需求，确定大数据结构属性的基本度量条件，联合自标识决策关联规则，建立基于数据自标识处理的电网决策树。设置直驱永磁电机，通过获取输出控制环中大数据传输参量的方式，求解电子控制方程，...
- 2022-06-12 19:10回答 2 已采纳 第一张图里调研结果分两种情况：良好（45%）或不容乐观（55%）。当调研结果是良好的时候建大厂，结果是不容乐观的时候建小厂，整体EMV最高，所以才这样计算：0.45x106400+0.55x2400=
- 2021-10-16 08:07回答 1 已采纳 你这个确实样本太小，特征太多了，没法分支啊
- 2021-06-12 22:21回答 1 已采纳
- 2021-01-20 04:11基于大数据的理念和数据挖掘技术，通过对2003-2013年小麦蚜虫发生程度与瓢虫、寄生蜂、日最高气压、日照时数等18种变量关系的决策树分析，构建了分类模型。经分析发现，日照时数与小麦蚜虫的发生程度关联度最高，...
- 2022-02-03 21:18回答 1 已采纳 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()在进行分支的时候特征选择是随机的，即使是splitter=”best”的时候。打印dt_clf.feature_importa
- 2022-10-17 17:38回答 2 已采纳 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Python机器学习零基础理解决策树分析
- 2023-04-05 14:18回答 7 已采纳 该回答引用于ChatGPT：以下是一个基于优化决策树的三轴立式加工中心热误差建模的 Python 实现: import numpy as np import pandas as pd from skl
- 2022-10-20 17:29muyi沐一的博客 机器学习：决策树与随机森林
- 2022-10-20 10:51回答 1 已采纳 ID3 算法ID3 是最早提出的决策树算法，他就是利用信息增益来选择特征的。C4.5 算法他是 ID3 的改进版，他不是直接使用信息增益，而是引入“信息增益比”指标作为特征的选择依据。CART（Cla
- 2021-10-28 02:39chuxiao_scx的博客 决策树算法原理1.1.什么是决策树1.2.如何构建好的决策树1.2.1.香浓熵1.2.2.信息增益1.2.3.信息增益率1.2.4.基尼指数1.3.如何优化构建完的决策树1.3.1.预剪枝1.3.2.后剪枝2.三种决策树构造2.1.基于信息增益构造的决策...
- 2022-01-09 10:41.小兔不吃奶糖.的博客 纯节点，不纯节点，节点不纯度的度量方式（熵不纯度，方差不纯度，误差不纯度），信息增益，增益率，基尼指数，决策树算法的历史，ID3决策树算法，C4.5决策树算法，CART分类树算法，CART回归树的构建……
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3月27日
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