python实现ID3算法代码

时间: 2024-01-10 21:03:51 浏览: 28
以下是Python实现ID3算法的代码,代码中包含了注释以便理解: ```python import math from collections import Counter def entropy(data): """ 计算数据集的熵 """ counter = Counter(data) probs = [counter[c] / len(data) for c in set(data)] return -sum(p * math.log2(p) for p in probs) def information_gain(data, split_attribute_name, target_attribute_name): """ 计算信息增益 """ # 计算数据集的熵 original_entropy = entropy(data[target_attribute_name]) # 计算按照split_attribute_name属性划分后的熵 split_attribute_values = set(data[split_attribute_name]) split_entropies = [] for value in split_attribute_values: subset = data[data[split_attribute_name] == value] split_entropies.append((len(subset) / len(data)) * entropy(subset[target_attribute_name])) new_entropy = sum(split_entropies) # 计算信息增益 return original_entropy - new_entropy def id3(data, original_data, features, target_attribute_name, parent_node_class=None): """ ID3算法 """ # 如果数据集为空,则返回父节点的类别 if len(data) == 0: return Counter(original_data[target_attribute_name]).most_common(1)[0][0] # 如果所有数据都属于同一类别,则返回该类别 elif len(set(data[target_attribute_name])) == 1: return data[target_attribute_name].iloc[0] # 如果没有可用特征,则返回父节点的类别 elif len(features) == 0: return parent_node_class # 如果以上情况都不满足,则继续进行划分 else: # 确定父节点的类别 parent_node_class = Counter(data[target_attribute_name]).most_common(1)[0][0] # 选择最佳划分特征 item_values = [information_gain(data, feature, target_attribute_name) for feature in features] best_feature_index = item_values.index(max(item_values)) best_feature = features[best_feature_index] # 创建树 tree = {best_feature: {}} # 从特征列表中删除已选择的特征 features = [i for i in features if i != best_feature] # 递归创建子树 for value in set(data[best_feature]): subset = data[data[best_feature] == value] subtree = id3(subset, original_data, features, target_attribute_name, parent_node_class) tree[best_feature][value] = subtree return tree # 示例代码 data = {'Outlook': ['Sunny', 'Sunny', 'Overcast', 'Rain', 'Rain', 'Rain', 'Overcast', 'Sunny', 'Sunny', 'Rain', 'Sunny', 'Overcast', 'Overcast', 'Rain'], 'Temperature': ['Hot', 'Hot', 'Hot', 'Mild', 'Cool', 'Cool', 'Cool', 'Mild', 'Cool', 'Mild', 'Mild', 'Mild', 'Hot', 'Mild'], 'Humidity': ['High', 'High', 'High', 'High', 'Normal', 'Normal', 'Normal', 'High', 'Normal', 'Normal', 'Normal', 'High', 'Normal', 'High'], 'Windy': ['False', 'True', 'False', 'False', 'False', 'True', 'True', 'False', 'False', 'False', 'True', 'True', 'False', 'True'], 'Play': ['No', 'No', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'No', 'Yes', 'No', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'No']} df = pd.DataFrame(data) tree = id3(df, df, ['Outlook', 'Temperature', 'Humidity', 'Windy'], 'Play') print(tree) ```

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