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基于决策树ID3改进算法的煤与瓦斯突出预测
为提高工作面突出预测指标预测的准确率,根据灰色相关理论和决策树ID3算法,提出了基于决策树ID3改进算法的煤层工作面煤与瓦斯突出预测方法。该方法以工作面的钻屑解吸指标作为主要决策属性,以地质构造、瓦斯浓度变化等现场较为 ... 辅助决策属性,同时根据矿井实际工作面煤与瓦斯突出数据建立预测样本数据集,把决策属性的相对灰色关联度作为决策树ID3改进算法的最大信息增益计算权重,建立了煤层工作面煤与瓦斯突出决策树预测模型,并采用该预测模型对10 ...
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python实现ID3决策树
python实现ID3决策树，按照给定特征划分数据集
:param axis:划分数据集的特征的维度
:param value:特征的值
:return: 符合该特征的所有实例（并且自动移除掉这维特征）
mian.py 绘制决策树
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论文研究 - 通过在决策中实施ID3方法来提高智能信号量的效率
... 适应方法，以帮助确定何时该信号灯应根据特定道路要求尝试固定绿灯间隔。 在CBR方法论之前，在模拟环境中进行了一些实验，以评估实施决策的相关性。 例如，使用ID3方法，在一组10,000个实验中，系统的决策几乎提高了8％。 最后，得出一些结论以强调将这种技术包含在实现智能信号量的方法中的好处。
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基于改进ID3型决策树的去产能煤炭企业客户绩效评估
在ID3型决策树方法的基础上进行改进,通过信息熵和属性增益的修正计算,改善了ID3型决策树模型的全局最优性能。根据15家煤炭企业的客户绩效数据为样本,训练并构建了客户绩效评估模型,提出了有助于增强煤炭企业在去产能过程中提升客户绩效和客户满意度的具体路径。
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ID3算法的实例+表格+图像讲解
为了理解ID3算法的实现流程，我以一个实例一步一步进行分析ID3算法的实现~
并逐步计算每步信息增益、画出对应的树形图图帮助理解！
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基于Python实现的ID3决策树功能示例
主要介绍了基于Python实现的ID3决策树功能,简单描述了ID3决策树的相关概念,并结合实例形式分析了Python实现ID3决策树的具体定义与使用技巧,需要的朋友可以参考下
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