如下理解供参考，value的值表示当前节点中每个类别的具体数量，如下图所示，根节点有13个样本，6个为类...
value:需要返回的特征的值(如果量化了,则是你量化后特征所对应的值) """ def splitDataSet(dataSet,axis,value): #固定一个标签 #axis=0 #value=0 retDataSet=[] for featVec in dataset: if featVec[axis]==value: reduceFeatVec=featVec[:axis] reduceFeatVec.extend(featVec[axis+1:])#去掉这个特征 ret...
value - 需要返回的特征的值 Returns: 无 Author: Jack Cui Modify: 2017-03-30 """ def splitDataSet(dataSet, axis, value): retDataSet = [] #创建返回的数据集列表 for featVec in dataSet: #遍历数据集 if featVec[axis] == value: reducedFeatVec = featVec[:axis] #去掉axis特征 reducedFeatVec.ex...
value - 需要返回的特征的值 Returns: 无 Modify: 2020-07-15 """ def splitDataSet(dataSet, axis, value): retDataSet = [] #创建返回的数据集列表 for featVec in dataSet: #遍历数据集 if featVec[axis] == value: reducedFeatVec = featVec[:axis] #去掉axis特征 reducedFeatVec.extend(featVec[axis+...
value(T) — 属性 T 所有取值的集合 v— T 其中的一个属性 Sv — S 中属性 T 值为 v 的样例集合 |Sv| — Sv 中的样本数 因此,上面例子中选定指标后信息增益为: 7. ID3 算法的实现 基于上面的计算,我们有了用来衡量系统复杂度的指标 — 信息熵,以及用指标划分系统后的熵差 — 信息增益。 根据 ID3...
值取出来uniqueVals=setfeatValuesinuniqueVals:#对于不同的特征值subLabels=labels[:]#复制标签myTree[bestFeatLabel][value]=createTree(splitDataSet(dataSet,bestFeat,value),subLabels)#递归创建决策树,使用划分后的子样本集合和子标签returnmyTree#返回决策树,决策树的key为最优划分特征,值为key为特征值,value...
'''分割数据集,根据特征值value分割''' def splitData(data,axis,value): retData=[] for dataList in data: if dataList[axis]==value: newData=dataList[:axis] newData.extend(dataList[axis+1:]) retData.append(newData) return retData ...
redataSet= dataSet.loc[dataSet[col]==value, :].drop(col, axis=1)returnredataSet 验证函数,以axis=0, value=1为例 mySplit(dataSet, 0, 1) 三、递增构建决策树 目前我们学习了从数据集构造决策树算法所需要的子功能模块,其工作原理如下:得到原始数据集,然后基于最好的属性值划分数据集,由于特征值可能多...
如下是一个叫做 gini_index() 的函数，它能够计算给定数据的基尼系数（组、类别都以列表（list）的形式给出）。其中有些算法鲁棒性检测，能够避免对空组除以 0 的情况。# Calculate the Gini index for a split dataset def gini_index(groups, class_values):gini = 0.0 for class_value in class_values:...
# 叶子节点值预测函数 self._leaf_value_calculation = None # 损失函数 self.loss = loss ### 决策树拟合函数 def fit(self, X, y, loss=None): # 递归构建决策树 self.root = self._build_tree(X, y) self.loss=None ### 决策树构建函数 ...