一个决策树算法案例分析课件.ppt
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[信管网]一个决策树算法案例分析.ppt
* * 兵者，国之大事也。死生之地，存亡之道，不可不察也。故经之以五事，效之以计，而索其情。一曰道,二曰天，三曰地，四曰将，五曰法。 夫未战而庙算胜者，得算多者；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况於无算乎？ 兵法：一曰度，二曰量，三曰数，四曰称，五曰胜。地生度，度生量，量生数，数生称，称生胜。 4.1 决策分析案例背景 匹兹堡开发公司(PDC)已购得一块地用于建造一个高档的沿河综合商业楼，其位置对繁华的匹兹堡和金三角有很好的景观，所谓金三角是指两条小河汇流成俄亥俄(Ohio)河的地段。每一个建筑物单元的价格是30万～
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一个决策树算法案例分析剖析.ppt
* 兵者，国之大事也。死生之地，存亡之道，不可不察也。故经之以五事，效之以计，而索其情。一曰道,二曰天，三曰地，四曰将，五曰法。 夫未战而庙算胜者，得算多者；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况於无算乎？ 兵法：一曰度，二曰量，三曰数，四曰称，五曰胜。地生度，度生量，量生数，数生称，称生胜。 * 4.1 决策分析案例背景 匹兹堡开发公司(PDC)已购得一块地用于建造一个高档的沿河综合商业楼，其位置对繁华的匹兹堡和金三角有很好的景观，所谓金三角是指两条小河汇流成俄亥俄(Ohio)河的地段。每一个建筑物单元的价格是30万～
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全国软考-一个决策树算法案例分析.ppt
* * 兵者，国之大事也。死生之地，存亡之道，不可不察也。故经之以五事，效之以计，而索其情。一曰道,二曰天，三曰地，四曰将，五曰法。 夫未战而庙算胜者，得算多者；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况於无算乎？ 兵法：一曰度，二曰量，三曰数，四曰称，五曰胜。地生度，度生量，量生数，数生称，称生胜。 4.1 决策分析案例背景 匹兹堡开发公司(PDC)已购得一块地用于建造一个高档的沿河综合商业楼，其位置对繁华的匹兹堡和金三角有很好的景观，所谓金三角是指两条小河汇流成俄亥俄(Ohio)河的地段。每一个建筑物单元的价格是30万～
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《决策树分析》课件.ppt
决策树分析欢迎来到决策树分析课程。本课程将深入探讨决策树这一强大的机器学习工具，从基本概念到高级应用，全面介绍决策树在数据分析和预测建模中的重要作用。我们将通过理论讲解和实际案例，帮助您掌握决策树的核心原理和应用技巧。
课程概述1决策树的定义决策树是一种基于树结构的预测模型，通过对数据特征的逐步划分，形成一个类似流程图的决策支持工具。它能够直观地展示决策过程，适用于分类和回归问题。2决策树的应用决策树在金融、医疗、营销等多个领域有广泛应用。它可用于客户分类、风险评估、疾病诊断等任务，帮助决策者做出更科学、合理的决策。3课程目标本课程旨在帮助学员深入理解决策树的工作原理，掌握决策树的构建和优化方
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《决策树分析》课件.ppt
决策树分析欢迎参加决策树分析课程！本课程将带您深入了解决策树这一强大的机器学习工具，从基本概念到高级应用，全面掌握其在数据分析和决策支持中的价值。本课程适合数据分析师、决策者以及人工智能爱好者。无论您是希望提升数据分析能力的专业人士，还是对机器学习感兴趣的初学者，都能从中获得丰富的知识和实践经验。通过系统学习，您将掌握决策树的构建原理、优化技巧及实际应用方法，为您的职业发展和项目实践提供有力支持。
决策树的定义什么是决策树？决策树是一种监督学习算法，以树状结构表示决策和决策结果。它模拟人类决策过程，通过一系列问题将数据逐步分割成更小的子集，直到达到可以做出决策的程度。每个内部节点表示对特征的测
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决策树分类算法在教学分析中的应用.doc
本科毕业论文(设计)
题目：
姓 名：
学 号：
专 业：
院 系： 信息工程
指导老师：
职称学位： 助教／硕士
完成时间：
教务处制
安徽新华学院本科毕业论文（设计）独创承诺书
本人按照毕业论文（设计）进度计划积极开展实验（调查）研究活动，实事求是地做好实验（调查）记录，所呈交的毕业论文（设计）是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中特别加以标注引用参考文献资料外
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决策树C45算法总结课件(PPT41).pptx
C4.5示例;C4.5示例;C4.5示例;C4.5算法简介;C4.5算法简介;决策树算法发展;算法流程：;;选择节点分裂属性的问题;outlook;outlook;选择节点分裂属性的问题;树停止生长条件;处理连续型数据;处理缺失值;过拟合问题;过拟合问题;C4.5的剪枝方法;C4.5的剪枝方法;C4.5的剪枝方法;WekaJ48算法参数;WekaJ48算法源码解析;WekaJ48算法源码解析;WekaJ48算法源码解析;WekaJ48算法源码解析;WekaJ48算法源码解析;WekaJ48算法源码解析;WekaJ48算法源码解析;WekaJ48算法源码解析;WekaJ48算法源码解析;Weka
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《决策树分析的应用》课件.ppt
6.3QA如有任何问题，欢迎提问。6.3QA如有任何问题，欢迎提问。谢谢！感谢您的参与！希望本课程能够帮助您更好地理解和应用决策树分析。***********************决策树分析的应用本课程将带您深入了解决策树分析的原理和应用，并通过案例分享展示其在不同业务场景中的实践价值。从基础概念到实际应用，我们将为您揭示决策树分析的强大功能。课程概述11.决策树分析简介了解决策树分析的基本概念、优势和应用场景。22.决策树分析的构建学习如何构建决策树模型，包括数据准备、特征选择、树模型构建、模型评估和调优等步骤。33.决策树分析在业务场景中的应用探讨决策树分析在不同业务场景中的应用，例如营
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《决策树分析与应用》课件.ppt
决策树分析与应用欢迎来到决策树分析与应用的世界。本次课程将带您深入了解决策树的原理、构建、应用及优化。通过学习，您将掌握如何运用决策树解决实际问题，提升决策效率。让我们一起探索决策树的奥秘，开启数据分析的新篇章。
决策树：引言决策树是一种直观且易于理解的机器学习算法，它通过模拟人类决策过程来进行分类和回归。其核心思想是通过一系列的规则，将数据逐步分割，最终形成一个树状结构，每个节点代表一个决策，每个分支代表一个可能的选择，每个叶节点代表一个最终的预测结果。决策树模型不仅易于解释，而且在处理复杂数据集时表现出色，被广泛应用于各个领域。本节将介绍决策树的基本概念和原理，为后续深入学习打下基础。1直
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一个基于粗集的决策树规则提取算法.pdf
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(决策树算法).docx
人工智能技术报告数据挖掘决策树经典算法决策树算法简介决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的/view/8348989.htm分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。决策树算法构造决策树
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SPSSClementine之决策树算法.ppt
第9章 决策树算法 数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典 元昌安 主编 邓 松 李文敬 刘海涛 编著 电子工业出版社 第9章 决策树算法 本章大纲： 决策树算法原理 常用决策树算法 决策树剪枝 由决策树提取分类规则 应用实例分析 9.1 决策树算法原理 优点： 使用者不需要了解很多背景知识，只要训练事例能用属性→结论的方式表达出来，就能用该算法学习； 决策树模型效率高，对训练集数据量较大的情况较为适合； 分类模型是树状结构，简单直观，可将到达每个叶结点的路径转换为IF→TH
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经典决策树算法.doc
Algorithm Apriori（T）
1、 //对事务集T进行第一轮搜索
2、//n是T中事务的数目
3、 //随后的各轮搜索
4、 //此函数会在后面给出
5、 //对所有事务扫描一遍
6、
7、
8、 c.count ++;
9、 endfor
10、 endfor
11、
12、endfor
13、
Function candidate-gen()
1、 //初始化候选项集集合
2、 // 找出所有的“只有最后一项不同”的
3、
4、
5、 //根据字典排序将和合并
6、
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1 决策树算法.doc
数据挖掘经典算法
从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。
1.1 决策树的工作原理
决策树一般都是自上而下的来生成的。
选择分割的方法有
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R语言-决策树算法.docx
R语言-决策树算法
决策树算法
决策树定义
首先，我们来谈谈什么是决策树。我们还是以鸢尾花为例子来说明这个问题。
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观察上图，我们判决鸢尾花的思考过程可以这么来描述：花瓣的长度小于2.4cm的是setosa(图中绿色的分类)，长度大于1cm的呢?我们通过宽度来判别，宽度小于1.8cm的是versicolor(图中红色的分类)，其余的就是virginica(图中黑色的分类)
我们用图形来形象的展示我们的思考过程便得到了这么一棵决策树：
这种从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。
前面我们介绍的k