针对鸢尾花数据集实现id3算法
时间: 2023-11-11 21:03:16 浏览: 52
ID3算法是一种基于信息熵的决策树算法,可以用于分类问题。下面是针对鸢尾花数据集实现ID3算法的步骤:
1. 导入数据集并进行预处理,将类别标签转换为数字形式。
2. 计算每个特征的信息熵,选择信息增益最大的特征作为当前节点的分裂特征。
3. 根据分裂特征的取值将数据集分成多个子集,对每个子集递归执行步骤2和步骤3,直到所有叶子节点的样本属于同一类别或者没有更多特征可供分裂。
下面是ID3算法的Python实现代码:
```python
import numpy as np
def calc_entropy(y):
"""计算信息熵"""
_, counts = np.unique(y, return_counts=True)
p = counts / len(y)
return -np.sum(p * np.log2(p))
def calc_info_gain(X, y, feature_idx):
"""计算信息增益"""
entropy_before = calc_entropy(y)
_, counts = np.unique(X[:, feature_idx], return_counts=True)
p = counts / len(y)
entropy_after = np.sum(p * np.array([calc_entropy(y[X[:, feature_idx] == v]) for v in np.unique(X[:, feature_idx])]))
return entropy_before - entropy_after
def id3(X, y, features):
"""ID3算法"""
if len(np.unique(y)) == 1:
# 所有样本属于同一类别,返回叶子节点
return y[0]
if len(features) == 0:
# 没有更多特征可供分裂,返回叶子节点
return np.bincount(y).argmax()
info_gains = [calc_info_gain(X, y, i) for i in features]
best_feature_idx = features[np.argmax(info_gains)]
tree = {best_feature_idx: {}}
for v in np.unique(X[:, best_feature_idx]):
mask = X[:, best_feature_idx] == v
subtree = id3(X[mask], y[mask], [f for f in features if f != best_feature_idx])
tree[best_feature_idx][v] = subtree
return tree
# 导入鸢尾花数据集并进行预处理
attrib = Iris_tree_preprocess()
X = attrib[:, :-1]
y = attrib[:, -1]
# 使用ID3算法构建决策树
tree = id3(X, y, list(range(X.shape[1])))
# 打印决策树
print(tree)
```