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除非我遗漏了什么，否则通常的嫌疑人没有这个......

任何人都可以推荐一个可以增量使用的决策树分类器实现，无论是 Python 还是 Java？

我发现的所有实现都要求您一次向分类器提供所有功能才能获得分类。但是，在我的应用程序中，我有数百个功能，其中一些功能是需要很长时间才能评估的功能。由于并非树的所有分支都可以使用所有特征，因此一次为分类器提供所有特征是没有意义的。我希望分类器一次请求一个特征，以便最大限度地减少熵并提供最终分类。

是否有任何针对 iPhone 或 Java 设计良好的通用决策树实现？我知道使用 LINQ 会很简单，但使用 Objective C 和 Java 会复杂得多。

基本上，我想根据我的应用程序中的任意数量的资格或属性来深入研究一组对象。

对于一个医疗网站，我正在尝试模拟一份问卷，该问卷应该会导致一系列可能的诊断。问卷相当复杂，有很多条件。我制作了一个流程图/决策树来反映这份问卷。我正在使用 Django 制作网站。

目前我正在考虑使用Python Graph将流程图转换为加权图。每个问题都是一个节点，每个答案都是一个边+标签。然后我可以浏览完整的图表，步行的终点将是合适的诊断。

python graph 是为这个问卷建模的最佳库，还是你会以不同的方式来做（其他库或其他建模图的方式）？

如果我理解正确，两者都使用贝叶斯定理生成无环图并根据每个节点上应用的函数计算百分比。

有什么区别？

我正在寻找一个用于决策树的 Java 库，它接受数字属性和类/等级。Weka 的 J48 处理离散属性，但不接受数字属性。

谢谢

在 ID3 实现中，算法中的递归应该停止。

我需要实现对我来说看起来像决策树的东西（尽管搜索该术语会返回有关在决策过程中找出影响因素的帖子——这不是我所追求的）。

我正在构建的系统将制定保修期，以根据某些标准进行产品安装。要求是创建一组可能的向量（例如安装间距、配置文件、位置、材料类型等...），并由用户将这些向量组装成树形结构：

这是一个简单的案例，但理论上我可以在确定保修期时走这棵树，然后根据提供的信息选择树产生的最低值。

现在我可以明智地看到它被存储为数据库中的树（它是一个 Rails 应用程序）并且只是编写一些方法来遍历树并决定，但我想知道是否有更好的方法来解决这个问题？

当我还实施另一个决策树时，我将不得不在项目后期重复自己，该决策树将决定保修申请是否需要我们的保修团队进一步审核。在这种情况下，每个节点的结果将只是真或假。

看到它是应用程序的一个非常重要的部分，我想第一次得到正确的结构 :) 并且也许在此过程中学习一些新的东西 :)

我正在为计算机视觉课程准备一项任务，其中涉及在从图像中提取特征后训练一个简单的分类器。由于机器学习不是这里的主要话题，我不希望学生从头开始实施学习算法。所以，我不得不向他们推荐一些参考实现。我相信决策树分类器适合于此。

问题是该类允许使用的语言种类非常多：C++、C#、Delphi。另外，我不希望学生花很多时间在任何技术问题上，比如链接图书馆。WEKA 非常适合 Java。我们也可以将 OpenCV 与所有包装器一起使用，但它相当大而且笨拙，而我想要一些简单而甜蜜的东西。

那么，您知道任何用于学习决策树的简单 C++/C#/Delphi 库吗？

我有一个决策树，我需要将其转换为 C# 中的代码

简单的方法是使用 if-else 语句，但在这个解决方案中，我需要创建 4-5 个嵌套条件。

我正在寻找一种更好的方法来做到这一点，到目前为止，我阅读了一些关于规则引擎的内容。

对于开发具有 4-5 个嵌套条件的决策树的有效方法，您还有其他建议吗？