在决策树中根结点和内部结点对应于一个特征测试,如图中的年龄就是一个特征,通过测试年龄是不是大于30将实例分配到其不同的子结点中,如此自上而下一直循环下去,直到走到叶结点,给出最后的决策结果,即见或不见。 最著名的决策树学习算法有ID3算法、C4.5算法和CART算法,本文主要讨论ID3算法和C4.5算法,CART将会在后...
系列文章: Python代码:递归实现ID3决策树生成、剪枝、分类 Python代码:处理连续、离散特征的朴素贝叶斯分类 Python代码:基于KD树实现K近邻分类、回归(KNN) 支持向量机分类算法推导:从原始问题到对偶问题 P…
与ID3代码实现不同的是:只改变计算香农熵的函数calcShannonEnt,以及选择最优特征索引函数chooseBestFeatureToSplit,具体代码如下: 1#-*- coding: utf-8 -*-2"""3Created on Thu Aug 2 17:09:34 20184决策树ID3,C4.5的实现5@author: weixw6"""7frommathimportlog8importoperator9#原始数据10defcreateDataSet...
s;printTreeDepth(root,s);}voidsetDec(intn){if(n<0||n>=attribute.size()){cout<<"指定决策树变量错误!"<subSet)//获得子集信息熵{doubleentropy=0;doublep,n;p=n=0;vectorvec;for(inti=0;isubset){stringvalue=data[subset[0]][decatt];for(inti=1;i...
决策树算法小结(二) C4.5原理及代码实现 上一节(ID3原理及代码实现)讲到的ID3算法存在不足,用信息增益作为特征选择标准会偏向取值较多的特征,因为特征的取值越多(该特征数据分的更细)即纯度更高,不确定性(条件熵越小H(D|A)H(D|A))更低,由于H(D)H(D)是一定的,因此信息增益更大,所以偏向取值更多的特征...
新人报到!决策树c4..function D = C4_5(train_features, train_targets, inc_node, region)% Classify using Quinlan's C4.
对应的python代码: 定义决策树的节点 作为树的节点,要有左子树和右子树是必不可少的,除此之外还需要其他信息: 树的节点会有两种状态,叶子节点中 results 属性将保持当前的分类结果。非叶子节点中, col 保存着该节点计算的特征索引,根据这个索引来创建左右子...
完整的Python代码分为两个部分：C45决策树分类.py用于实现决策树生成、剪枝、分类；决策树工具函数.py包含计算信息熵、信息增益率等辅助函数。代码示例和完整实现可在GitHub上找到。运行示例 使用提供的数据集，通过运行C45决策树分类.py文件，可以生成决策树，剪枝决策树，并对新样本进行分类。具体的输出...
“C5.0”节点 生成的决策树模型,并对测试数据进行预测 得到测试数据的分类结果的准确度 预测分类结果 有88.1%的测试样本的预测值和实际值相符。 并且得到如下的决策树模型: 点击标题查阅往期内容 数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例 左右滑动查看更多 ...
算法代码实现机器学习决策entropyovercast 机器学习之决策树学习-ID3算法原理分析与C语言代码实现作者:wx**055保留所有版权本文先通过一个被经常使用的实例来简单说明决策树学习中ID3算法的基本原理,然后详细介绍ID3算法以及用C语言实现的方法,文章的最后给出ID3算法的完整的C语言代码。该实例的训练样本数据如表1所示。该...