决策树和决策树算法简介
自己根据Jiawei Han的《数据挖掘》书上总结的献丑了。呵呵。大家都发表些意见哈
决策评估
当前话题为您枚举了最新的决策评估。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
评估应用
项目设置指南：
安装 node.js
使用 npm 安装依赖项：
grunt
karma
bower
执行命令：
git clone https://github.com/haffinn/Evaluation-App.git
cd Evaluation-App
sudo npm -g instal
优化决策树分类-决策树课题PPT
在决策树分类训练阶段，根据给定的训练数据集DB构造出一棵决策树class = DecisionTree(DB)。分类阶段从根开始，按照决策树的分类属性逐层往下划分，直到叶节点，得出概念（决策、分类）结果。y = DecisionTree(x)。
决策分析：决策树绘制应用程序
此应用程序可绘制决策树，找到每个结果的预期收益。输入条件概率、先验概率和替代方案，以进行分析。
项目评估指南
项目运行指令：
开发模式：yarn start，自动刷新页面并显示错误信息。
测试模式：yarn test，交互式运行测试程序。
生产模式：yarn build，构建生产环境文件，优化性能并生成哈希文件名。
退出构建工具：yarn eject，注意此操作不可逆！
其他资源：
部署相关信息：关于
OpenCV特性评估
这是一个基于VC10/11开发的对话式程序，评估OpenCV的各种功能。通过该程序，您可以测试OpenCV的多项特性。
美学评估系统
美学评估系统量化和分析用户对不同视觉刺激的审美感知。该系统通过收集用户对图像、设计或其他视觉元素的评分和偏好数据，利用算法和模型对审美偏好进行分析和预测。
键盘插件评估
对键盘插件进行评估，以确定其功能、性能和适用性。评估涉及各种测试，包括打字准确性、速度、人体工程学和可定制性。研究结果将为用户提供信息，帮助他们选择最适合其特定需求的键盘插件。
连续值决策树
算法原理：
采用ID3算法，以信息增益率为依据选择分裂属性。
连续值处理：
将数据按特征属性排序，相邻元素的中间点为潜在分裂点。依次分裂数据并计算期望信息，期望信息最小的点为最佳分裂点。
代码：
生成决策树：decisiontree.py
绘制决策树：treePlotter.py
前端技能评估
了解个人短板，了解所处水平，这里有详细说明