以chatgpt为代表的大模型技术对传统决策范式带来了巨大冲击和挑战.在大数据时代,决策模型多为决策要素简单、决策场景受限、决策空间封闭的小模型.然而,真实决策场景实际构成一个复杂的社会物理信息系统,其决策环境、决策主体和受众认...
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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)。
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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
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面对人生的选择,我们常常陷入犹豫和迷茫。外界的声音、内心的渴望交织在一起,让我们难以做出决断。如何摆脱这种困境,找到属于自己的方向?或许,我们需要学会倾听内心的声音,勇敢地迈出第一步。
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Python中决策树的实例代码附带详细注释,运行test_tree文件即可查看结果。
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Python决策树代码,只需要修改传入的数据即可。里面还有输出决策树结果图需要安装的软件以及说明。
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