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CART决策树（分类回归树）分析及应用建模
构造一棵决策树需要一个训练集，一些例子组成，每个例子用一些属性（或特征）和一个类别标记来描述。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，一旦这种关系找出，就能用它来预测将来未知类别的记录的类别。这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。
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决策树建模流程 流程图模板
决策树建模流程主要包括以下几个步骤：首先，确定目标变量和特征变量，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。其次，选择适当的决策树算法，如ID3、C4.5或CART等。然后，使用训练数据集训练决策树模型，通过调整参数优化...
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决策树建模概述
第四章 决策树建模第十组： 郭浩 韩学成 何珺 何军 黄安迪4.1 数据分类介绍分类是数据挖掘的一个重要课题, 它的目的是...
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Greekyogurt
1 1 Female Single High No2 2 Male Married Average No3 3 Male Single Low No4 4 Female Married High No5 5 Male Divorced Average Yes6 6 Male Married Low No7 7 Female Divorced High No8...
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从零学习：详解基于树形结构的ML建模——决策树篇
如在上述例子中，决策树的目标变量是“学生玩不玩板球”，它的答案是“是”和“否”，所以是分类的。连续变量决策树（回归树）...
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使用决策树的预测建模
使用决策树的预测建模 分类 专题 Plus会员 我的 建筑 考研 创业 在家学 课堂 充值 医疗 书城 漫画 微案例 日报 素材 樊登 下载App 合伙人 客服 立即下载 下载后高清去水印,...
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用python进行决策树建模完成以下问题
准备用决策树模型建模： A B 类别 T F 1 T T 1 T T 1 T F 0 T T 1 F F 0 F F 0 F F 0 F F 0 T T 0 T F 0 以熵衡量不纯度，计算分别以属性A和属性B作为划分属性时候的信息增益（information gain）。决策树会选用哪个属性作为根节点的划分属性？（5分） 以Gini系数衡量不纯度，计算分别以属性A和属性B作为划分属性时候的信息增益（information gain）。
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