python决策树预测_决策树案例：基于python的商品购买能力预测系统

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1 决策树/判定树(decision tree)

2 构造决策树的基本算法：判定顾客对商品购买能力

3 基于python代码的决策树算法实现：预测顾客购买商品的能力

4 完整项目下载

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1 决策树/判定树(decision tree)

1 决策树(Dicision Tree)是机器学习有监督算法中分类算法的一种，有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在：

准确率：预测的准确与否是本算法的核心问题，其在征信系统，商品购买预测等都有应用。

速度：一个好的算法不仅要求具备准确性，其运行速度也是衡量重要标准之一。

强壮行：具备容错等功能和扩展性等。

可规模性：能够应对现实生活中的实际案例

可解释性：运行结果能够说明其含义。

2 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。

如上案例判断是否去打球？根节点显示14天中9天适合打球，其中5天不适合打球。这里面没有全部一致的情况，说明还需要细分：

1 晴天：晴天中有2天适合打球，3天不适合打球&#x

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