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机器学习-Condition 决策 Tree利用威斯康星乳腺癌数据，划分训练集和测试集，比较classic 决策 tree和Condition 决策 Tree的效果 。ML- 决策 tree(决策树如何用R软件建立决策 tree模型？sk learn-classification决策tree决策tree(1 . 10 . 1)(决策分类器)参数:1，准则:字符串 。
1、本地托运货物重量W在50公斤以内(含你做这张图要花很多时间，可能一时难以完成 。(1)联系人类型如下:(2)关系模型包括:公司(公司编号、公司名称、地址)主键:公司编号 。仓库隶属关系(仓库号、仓库名、地址、公司号)主键:仓库号；外键:公司编号 。员工雇佣(员工号、姓名、性别、仓库号、雇佣期、薪资)主键:员工号；外键:仓库号 。答案:考核知识点:er模型转化为关系模型的原理 。
(2)连接也转化为关系，连接的属性和连接所连接的实体的编码都转化为关系的属性，但是关系的编码会根据连接的类型而变化 。具体原则是:①1:1连接 ， 两端实体的编码可以分别是关系的编码 。21: n接触 。N端实体的代码成为关系的代码 。③m:n连接 。两端实体的代码组合成为关系的代码 。(3)编码相同的关系可以优化合并:根据上述转换规则，本题最终的关系模型为:公司(公司编号、公司名称、负责人) 。
2、常用的 分析方法有哪些问题1:有哪些常用数据分析方法1 。聚类分析(ClusterAnalysis)聚类分析是指将物理或抽象对象* * *分组为由相似对象组成的多个类 。聚类是将数据分类到不同的类或簇中的过程，因此同一簇中的对象非常相似，而不同簇中的对象则非常不同 。聚类分析是探索性的分析 。在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类标准，聚类分析可以从样本数据中自动分类 。
不同的研究者对同一组数据进行聚类分析 ， 得到的聚类数不一定一致 。2.因子分析(FactorAnalysis)因子分析是指从变量组中提取公因子的统计技术 。因子分析是从大量数据中寻找内在联系，降低决策的难度 。因子分析的方法有10多种，如重心法、image 分析法、最大似然解、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等 。
3、ML- 决策树(decisiontree 4、如何利用R软件建立 决策树模型?你需要的是一个编译器，比如TurboC ， MSC ， 或者VC等 。你写的C代码只是一个源程序，需要用C编译器编译成可执行的EXE文件 。C编译器有很多，上面提到的比较常用 。至于编译器的使用 ， 你得去查用户手册 。一般来说，编译器都有一个IDE集成编程环境，可以作为程序的编辑器(不要混淆编辑器和编译器，编辑器是可以输入源代码的软件工具，比如记事本就是最简单的编辑器，编译器是编译特定语言源代码的软件) 。然后通常有一个编译按钮(或编译命令) 。在编译时 ， 编译器会检查你的源代码中是否有语法错误 。如果没有错误，它还会使用链接工具将您的程序链接到一个可执行的Exe文件中 。此时 ， 您的源程序将变成一个可运行的程序 。
5、机器学习——条件 决策树利用威斯康星乳腺癌数据，划分训练集和测试集，比较classic 决策 tree和condition 决策 tree的效果 。算法如下:(1)计算输出变量与各预测变量之间关系的P值 。(2)选择p值最小的变量 。(3)尝试因变量和被选变量之间所有可能的二元分割(通过排列检验)，选择最显著的分割 。(4)将数据集分成两组，对每个亚组重复上述步骤 。(5)重复，直到所有段都不重要或者已经到达最小节点 。
6、sklearn-分类 决策树【r决策树结果分析,spss决策树分析】决策tree(1 . 10 . 1)(决策分类器)参数:1 。Criterion: string，可选(默认为 gini )，这是一个衡量初级除法质量的函数，支持的标准有基尼系数和信息增益熵 。2.Splitter: string，可选(默认为“best”)，用于选择每个节点上的分段策略 。

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