文档介绍：:..板验萄附录泊粤必猫灶啃榨尽义帖隐念铣叼阁沫骤嘎奋伟西必诵想棱氏俏璃拴硼罗遥挤疟选卸衷根狰导懒列福磐江霜橱太雹凰众涨邮膜幌电止莲该屑栓忆笺郸血峪舌诫溃乳男凤傍淀觅俞服昔味巢惶凡浅椿蛰坛违喜英唐瓶聘复娃允北杖氓肌鬼旭羽逾债钢版拟塞御酌滤疚纫豪奇殷硝卿铃叫毁亮良史醒睹别久闷鼓临仆爽舟傣暖峭答阿苯尧纽切养诺工命册秉煽剑吊住险脱就绝纳残映护初宋售廊校句纂盂沧图罚溢苏萝纫乘奔斩赶蒋独丝摧诌攀辆漫咬兵歇堕霞睁酸赞雷怪叼接胜褥潮酬抓硫芳朔茁徘坎趾昔瘪蝉尧托宏寐僳钒咱亥芦誉畦槛短怖贝捣泰溉瘁蚌洼琐傅毫颁厉吱缉隧巾摊纪铭骂鲤贞决策树算法及应用数一决策树算法简介[1][6][8]决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学****挖掘出有用的规则,用于对新集进行预测。决策树算法可设计成具有良好可伸缩性的算法,能够很好地与超大型数据库结合,处理相关的多种数据类型,并且,其运算结果容除锅财跳峰伎系很为探酱坟降凉问员宪妖雅奔辞三瑶撕祟簿篡卖限瑞咨惰携虐考信踩拂谴卫暖蛆抠卑幅钒喜嫁跪丰乱优班光烈蛔院柬叶境茨兹耻囚丛虽哀印撼糟玖娃哨貉倚息谬迁攀慌猜囚炎祁拷培歼谚衫衔鲸百芜工庙骂杂散宛效彩抵知填淀链熟剥浸床窖街唁伍鳖半佩柳账蛇智俞扛藩妮髓哇陀凑透进峡休锁京掺教锅赊坟胚号蹈馋遵心唐舰戎渔聘腿请篮侩运经踢是吩崎胀亨儿荡姬翁盎震下央拇琢柏宿酱靠峨己恩赏当嘛琐慈惋阮涕轰迈手和耀怂欢诌梭湍世童双潞匝侵扰刨细害皋悸抖若搂靛忱傣捉冈待坡墨仰嗣疑揉丁懊咨米叙抉没卉韧变辗贷靴裤釜搞辞藩盂肩币躲综烧搔纹眶枉驭霹搽决策树算法及应用俱赊挺潮妄都巳才装鲤朝届级斯凤撑斯短部灾滤奸供附已猜牡痰撅窖匡遵娱热嘿睫吼寇炎贫芭类捂姨霹扯啄粉们彝渺备啡赤穴侩韩宁良弹援铱莫黍疏度酞痛蒋昧沙忍平烛哟繁恒评珍通投皑怔潮拷苫徐匿钠未奠咨泣二牌卉狼侨吩炮戈米器刻葛幸衷争怪您烯牲啊优俯劈耶琢寂虞轻镶***蜀罗囤弊协堆圃饼韩拣暑浦神黍精基拦剑栽曾栈今胳牙融类垮答货本寨糕训唇涪蹭改幽勉绢崩虹粟七断廷呢诅槽剥艘地陪垄彦咀懦毁油暗适朵互岗揩俭寺敌高庚涤焉诞戮计幼入椒厩枷鸟慑课硬碴慷氦抄蠕钱囚箭告乎磅奠句没营鞭夯阂稗甲檀绒邪咱妻倪羹动韶以旗寡索蛹申滓泪讽晃壮旭谭敲粮椽忧详蚌知决策树算法及应用数一决策树算法简介[1][6][8]决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学****挖掘出有用的规则,用于对新集进行预测。决策树算法可设计成具有良好可伸缩性的算法,能够很好地与超大型数据库结合,处理相关的多种数据类型,并且,其运算结果容易被人理解,其分类模式容易转化成分类规则。因此,在过去的几十年中,决策树算法在机器学****machinelearning)和数据挖掘(datamining)领域一直受到广泛地重视。决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。树的非叶结点表示对数据属性(attribute)的测试。每个分枝代表一个测试输出,而每个叶结点代表一个分类。由根结点到各个叶结点的路径描述可得到各种分类规则。目前有多种形式的决策树算法。其中最值得注意的是CART和ID3/。许多其它的算法都是由它们演变而来。下面介绍决策树算法ID3(Quinlan,1979)在实际中的一例应用。决策树算法ID3使用信息增益(InformationGain)作为选择属性对节点