决策树算法调度python
时间: 2023-08-27 14:20:21 浏览: 49
决策树算法的调度可以使用MATLAB来完成。首先,我们需要定义一个主函数decisionTree,该函数用于训练决策树模型。在这个函数中,我们需要传入数据集和特征属性。然后,我们使用createTree函数来构建决策树模型。createTree函数会根据传入的数据集和特征属性创建一个决策树。在createTree函数中,我们会使用CalcEntropy函数来计算数据集的熵值。熵值是衡量数据集不确定性的指标。最后,我们将决策树模型保存在一个struct数组中,并返回该数组作为结果。
所以,要调度决策树算法,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 定义一个数据集和特征属性。
2. 调用decisionTree函数,并将数据集和特征属性作为参数传入。
3. 在decisionTree函数中,调用createTree函数来构建决策树模型。
4. 在createTree函数中,使用CalcEntropy函数来计算数据集的熵值。
5. 将决策树模型保存在一个struct数组中,并返回该数组作为结果。
这样,你就可以通过调度决策树算法来训练并得到一个决策树模型了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [决策树及matlab实现](https://blog.csdn.net/heheyangxyy/article/details/124436619)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [树相关算法及Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_44963137/article/details/128405351)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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