(label_set) == 1: return Tree(LEAF, Class=label_set.pop()) # 步骤2——如果features为空 class_count0 = 0 class_count1 = 0 for i in range(len(train_label)): if (train_label[i] == 1): class_count1 += 1 else: class_count0 += 1 if (class_count0 >= class_count1): ...
append(labelsets_sub) return datasets, labelsets ''' 创建决策树 --- 输入: pre_train_data: 当前训练集数据 pre_train_label:当前训练集标记 epsilon:阈值,如果当前结点的最大信息增益小于该值,则将该结点设为叶节点 --- 输出: treeDict:决策树 ''' def CreateTree(pre_train_data, pre_train_label,...
8)执行决策树 依靠训练数据构造好决策树之后可以用于实际数据分类。 View Code 9)决策树存储 可以调用python模块中的pickle序列化对象,这样能够在每次执行时调用已经构造好的决策树 View Code 4.2 基于sklearn的代码实现 同样,python的sklearn库也提供了决策树的模型-DecisionTreeClassifier,可以直接调用,使用方便。具体...
Decision_tree-python 决策树分类(ID3,C4.5,CART) 三种算法的区别如下: (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性,选择信息增益最大的; (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性,再从中选择增益率最高的; (3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性,选择基尼值最小的属性作为划分...
2.决策树(decision tree)应用 1. Python 2. Python机器学习的库:scikit-learn 2.1: 特性: 简单高效的数据挖掘和机器学习分析 对所有用户开放,根据不同需求高度可重用性 基于Numpy, SciPy和matplotlib 开源,商用级别:获得BSD许可 2.2 覆盖问题领域: 分类(classification) ...
决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的...
ID3 (Iterative Dichotomiser) decision tree algorithm uses information gain. Where Pi is the probability that an arbitrary tuple in D belongs to class Ci. Where: Info(D) is the average amount of information needed to identify the class label of a tuple in D. |Dj|/|D| acts as the ...
Decision_tree-python 决策树分类(ID3,C4.5,CART) 三种算法的区别如下: (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性,选择信息增益最大的; (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性,再从中选择增益率最高的; (3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性,选择基尼值最小的属性作为划分...
1.DecisionTree.py 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #! /usr/bin/env python2.8 # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "errrolyan" # __Date__: 18-12-10 # __Describe__ = "决策树ID3算法算法Python实现版本” import math #find item in a list def find(item, ...
array(datasets)) # ---ID3算法生成决策树--- class Node(): def __init__(self, root=True, label=None, feature_name=None, feature=None): self.root = root self.label = label self.feature_name = feature_name self.feature = feature self.tree = {} self.result = { 'label:': self....