利用python实现ID4, C4.5算法

好的，您想了解如何使用Python实现ID3和C4.5算法进行分类吗？如果是的话，以下是一些简单的步骤：

1. 收集数据集并将其存储在一个文件中。
2. 读取数据集并将其分为训练集和测试集。
3. 实现决策树算法。这可以通过编写一个递归函数来完成，该函数在每个节点处选择最佳特征，并将数据集分为子集。
4. 实现分类器函数。该函数应该接受测试集中的一个样本作为输入，并返回预测的类别。
5. 计算模型的准确性。在预测测试集的类别时，可以使用混淆矩阵来计算模型的准确性。

下面是一个使用Python实现C4.5算法的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import math

def load_data(file_path):
    data=pd.read_csv(file_path)
    data.columns=['age','income','student','credit','buy_computer']
    return data

def choose_best_feature(data):
    num_features=data.shape[1]-1
    base_entropy=calc_entropy(data)
    best_info_gain=0.0
    best_feature=-1
    for i in range(num_features):
        feat_list=data.iloc[:,i].tolist()
        unique_vals=set(feat_list)
        new_entropy=0.0
        for value in unique_vals:
            sub_data=split_data(data,i,value)
            prob=len(sub_data)/float(len(data))
            new_entropy+=prob*calc_entropy(sub_data)
        info_gain=base_entropy-new_entropy
        if(info_gain>best_info_gain):
            best_info_gain=info_gain
            best_feature=i
    return best_feature

def calc_entropy(data):
    num_entries=len(data)
    label_counts={}
    for i in range(num_entries):
        current_label=data.iloc[i,-1]
        if current_label not in label_counts.keys():
            label_counts[current_label]=0
        label_counts[current_label]+=1
    entropy=0.0
    for key in label_counts:
        prob=float(label_counts[key])/num_entries
        entropy-=prob*math.log(prob,2)
    return entropy

def split_data(data,axis,value):
    new_data=[]
    for feature in data.values:
        if feature[axis]==value:
            reduced_feature=feature[:axis]
            reduced_feature.extend(feature[axis+1:])
            new_data.append(reduced_feature)
    return pd.DataFrame(new_data,columns=data.columns[:-1])

def majority_count(class_list):
    class_count={}
    for vote in class_list:
        if vote not in class_count.keys():
            class_count[vote]=0
        class_count[vote]+=1
    sorted_class_count=sorted(class_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
    return sorted_class_count[0][0]

def create_tree(data,labels):
    class_list=data.iloc[:,-1].tolist()
    if class_list.count(class_list[0])==len(class_list):
        return class_list[0]
    if len(data.columns)==1:
        return majority_count(class_list)
    best_feat=choose_best_feature(data)
    best_feat_label=labels[best_feat]
    my_tree={best_feat_label:{}}
    del(labels[best_feat])
    feat_values=data.iloc[:,best_feat].tolist()
    unique_vals=set(feat_values)
    for value in unique_vals:
        sub_labels=labels[:]
        my_tree[best_feat_label][value]=create_tree(split_data(data,best_feat,value),sub_labels)
    return my_tree

def classify(tree,feat_labels,test_vec):
    first_str=list(tree.keys())[0]
    second_dict=tree[first_str]
    feat_index=feat_labels.index(first_str)
    class_label=None
    for key in second_dict.keys():
        if test_vec[feat_index]==key:
            if type(second_dict[key]).__name__=='dict':
                class_label=classify(second_dict[key],feat_labels,test_vec)
            else:
                class_label=second_dict[key]
    return class_label

if __name__=='__main__':
    data=load_data('data.csv')
    labels=data.columns[:-1].tolist()
    tree=create_tree(data,labels)
    test_vec=['middle','high','yes','fair']
    result=classify(tree,labels,test_vec)
    print(result)

希望这可以帮助您了解如何使用Python实现C4.5算法。