下面是一个使用ID3算法进行分类的简单示例: 数据准备:准备一个包含特征和标签的数据集,如:X = [[1, 0], [0, 1], [1, 1], [0, 0]],y = [0, 1, 1, 0]。其中,X表示特征矩阵,每一行表示一个样本,每一列表示一个特征;y表示标签向量,表示每个样本的类别。 调用函数:调用id3函数构建决策树,传入...
70 for (int i = 0; i < remainAttr.size(); i++) { 71 // 判断是否用ID3算法还是C4.5算法 72 if (isID3) { 73 // ID3算法采用的是按照信息增益的值来比 74 tempValue = computeGain(remainData, remainAttr.get(i)); 75 } else { 76 // C4.5算法进行了改进,用的是信息增益率来比,克服...
# python实现ID3及CART算法 import numpy as np import pandas as pd import math # 数据集 data = pd.DataFrame([[0, 0, 0, 0, 'no'], [0, 0, 0, 1, 'no'], [0, 1, 0, 1, 'yes'], [0, 1, 1, 0, 'yes'], [0, 0, 0, 0, 'no'], [1, 0, 0, 0, 'no'], [1, ...
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机器学习决策树ID3算法,python实现代码 看到techflow介绍ID3算法,中间有代码示例。代码尝试执行力下,发现有错误。 https://www.cnblogs.com/techflow/p/12935130.html 经过整理,错误排查完毕。分享出来 importnumpyasnpimportmathfromcollectionsimportCounter, defaultdict# 保证每次运行的结果一致np.random.seed(100)defcrea...
''' function:ID3决策树生成算法 author:yanjie date: 2022/10/27 ''' import math def splitDataSet(dataSet, i, value): ''' 返回数据集dataSet中,去掉第i列属性值为value的实例后形成的新的数据集 ''' retDataSet = [] for x in dataSet: if x[i] == value: temp = x[:] temp.pop(i) ret...
ID3算法是一种用于构建决策树的算法,它基于信息增益来选择最佳特征来划分数据集。以下是ID3算法的原理和步骤,以及对应的Python代码实现。 ID3算法的原理和步骤 计算数据集的信息熵:信息熵用于衡量数据集的混乱程度,信息熵越大,说明数据集的混乱度越高。 计算每个特征的信息增益:对于数据集中的每个特征,计算按照该特征...
关于决策树ID3算法,熵,信息增益率的权威解释,稍后奉上python代码 决策树机器学习神经网络深度学习人工智能 决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性(或者特征)出发,以属性作为基础,划分不同的类。 看了本书,叫知识发现,内容很好,果断扫描 这里写图片描述 学到老 2019/02/14 9510 简单易学的机器学习算法——...
决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性(或者特征)出发,以属性作为基础,划分不同的类。 看了本书,叫知识发现,内容很好,果断扫描 这里写图片描述 在使用 sklea
ID3决策树的matlab代码和python代码,以及数据集 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:13 积分 电信网络下载 memset资源.zip 2025-03-30 07:26:54 积分:1 数码管温度温度控制系统-电赛.zip 2025-03-29 20:29:32 积分:1 基于python的词法分析器和语法分析器.zip 2025-03-29 19:41:16 积分:1 ...