决策树是一种典型的分类算法,通过属性水平的不断分支来构造一棵层次树,决策树算法的一个关键是判断优先选择哪一个指标进行树的分支,可以使用一些指标的增益来进行判断,下面列出了常用p( j | t) 是类j在节点t的相对频率 (2)Gini系数 (3)误分率 根据上面三种指数的定义,在DecisionTree.py中补充相关代码,分别使用三种指标对给出的测试数据计算其分类结果,请调试通过并运行获取结果。 (1)按照熵指数的定义,实现熵的计算函数。(15分) (2)按照Gini系数的定义,实现其计算函数。(10分) (3)按照误分率的定义,实现其计算函数。(10分)的三种指标: (1)熵
时间: 2024-03-10 13:43:40 浏览: 14
熵指数的计算函数可以使用以下代码实现:
```python
import math
def calc_entropy(data_set):
num_entries = len(data_set)
label_counts = {}
for feat_vec in data_set:
current_label = feat_vec[-1]
if current_label not in label_counts:
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
```
其中,data_set表示数据集,每个样本的最后一个元素为其标签。该函数会遍历整个数据集,统计每个类别出现的次数,然后根据熵的公式计算熵值。
调用该函数可以如下所示:
```python
data_set = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']]
entropy = calc_entropy(data_set)
print("Entropy:", entropy)
```
输出结果为:
```
Entropy: 0.9709505944546686
```
其中,data_set为一个五个样本的数据集,每个样本有两个特征和一个标签。输出结果为该数据集的熵值。
注:以上代码中的 math.log(prob, 2) 表示以2为底的对数。