第二步:代码实现 #include<vector>#include<set>#include#include<string>#include<fstream>#include<sstream>#include<iostream>#include<math.h>usingnamespacestd;/***树的构造***/structTreeNode{stringm_sAttribute;//节点名字intm_iDeciNum;//yes 数intm_iUnDecinum;//no 数vector<TreeNode*>m_vChildre...
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…
然后,程序比较测试数据与决策树上的数值,递归执行该过程直到进入叶子结点;最后将测试数据定义为叶子结点所属的类型。在构建决策树的代码,可以看到,有个featLabels参数。它是用来干什么的?它就是用来记录各个分类结点的,在用决策树做预测的时候,我们按顺序输入需要的分类结点的属性值即可。举个例子,比如我用上述已经训...
c4.5代码样例 #整个c4.5决策树的所有算法:importnumpy as npimportoperatordefcreatDataSet():"""outlook-> 0:sunny | 1:overcast | 2:raintemperature-> 0:hot | 1:mild | 2:coolhumidity-> 0:high | 1:normalwindy-> 0:false | 1:true"""dataSet= np.array([[0, 0, 0, 0,'N'],[0, 0, ...
寻找最优的分裂属性需要计算每一个分裂属性分裂后的信息增益率,计算公式上文已给出,其中熵的计算代码如下: View Code 3)进行分裂,同时对子节点进行迭代处理 其实就是递归的工程,对每一个子节点执行findBestSplit方法进行分裂。 findBestSplit源代码: View Code ...
代码语言:javascript 复制 if遇到终止条件:return类标签else:寻找一个最优特征对数据集进行分类 创建分支点 对每个分支节点进行划分,将分支点返回到主分支return分支节点 1.3. 决策树的优缺点 决策树适用于数值型和标称型(离散型数据,变量的结果只在有限目标集中取值),能够读取数据集合,提取一些列数据中蕴含的规则。在...
决策树之系列二—C4.5原理与代码实现 ID3算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益,信息增益反映的是,在给定一个条件以后,不确定性减少的程度, 这必然是分得越细的数据集确定性更高,也就是条件熵越小,信息增益越大。为了解决这个问题,C4.5就应运而生,它采用...
代码实现【两种算法合在一个文件里】: from numpy import * def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 1, 0, 'no'], [1, 1, 1, 1, 'no'], [0, 1, 1, 0, 'yes'], [-1, 0, 1, 0, 'yes'], [-1,-1,0,0,'yes'],
ID3, C4.5代码实现 # classification with Decision Tree by ID3 and C4.5 algorithm import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split class DecisionTree(): def __init__(self, feature_names, eps=0.03, depth=10, min_leaf_size=1, method="gain"): ...
获取全文完整代码数据资料。 本文选自《IBM SPSS Modeler分类决策树C5.0模型分析空气污染物数据》。 点击标题查阅往期内容 数据分享|Spss Modeler关联规则Apriori模型、Carma算法分析超市顾客购买商品数据挖掘实例数据分享|Python用Apriori算法关联规则分析亚马逊购买书籍关联推荐客户和网络图可视化【视频】关联规则模型、Apriori...