python实现id3

时间: 2023-12-23 07:02:39 浏览: 25
算法的步骤是什么? Python实现id3算法的步骤如下: 1. 计算数据集的基尼指数或熵。 2. 对每一个属性,计算数据集的加权基尼指数或熵。 3. 选择基尼指数(或熵)最小的属性作为划分属性。 4. 根据划分属性,将数据集划分为若干子集。 5. 对于每一个子集,继续递归地重复上述步骤,直到子集中所有的样本属于同一类别或无法继续划分。
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python实现ID3

ID3(Iterative Dichotomizer 3)算法是一种基于信息增益的决策树算法,用于分类和回归问题。下面是Python实现ID3算法的步骤: 1. 导入必要的库: ```python import pandas as pd import numpy as np import math ``` 2. 定义计算信息熵的函数: ```python def entropy(target_col): elements, counts = np.unique(target_col, return_counts=True) entropy = np.sum([(-counts[i]/np.sum(counts)) * np.log2(counts[i]/np.sum(counts)) for i in range(len(elements))]) return entropy ``` 3. 定义计算信息增益的函数: ```python def info_gain(data, split_attribute_name, target_name="class"): total_entropy = entropy(data[target_name]) vals, counts = np.unique(data[split_attribute_name], return_counts=True) weighted_entropy = np.sum([(counts[i]/np.sum(counts)) * entropy(data.where(data[split_attribute_name]==vals[i]).dropna()[target_name]) for i in range(len(vals))]) information_gain = total_entropy - weighted_entropy return information_gain ``` 4. 定义获取最大信息增益的属性函数: ```python def get_best_attribute(data): info_gains = [] for feature in data.columns[:-1]: info_gains.append(info_gain(data, feature)) best_feature_index = np.argmax(info_gains) best_feature = data.columns[best_feature_index] return best_feature ``` 5. 定义ID3算法函数: ```python def id3(data, original_data, features, target_attribute_name="class", parent_node_class=None): if len(np.unique(data[target_attribute_name])) <= 1: return np.unique(data[target_attribute_name])[0] elif len(data)==0: return np.unique(original_data[target_attribute_name])[np.argmax(np.unique(original_data[target_attribute_name], return_counts=True)[1])] elif len(features) == 0: return parent_node_class else: parent_node_class = np.unique(data[target_attribute_name])[np.argmax(np.unique(data[target_attribute_name], return_counts=True)[1])] best_feature = get_best_attribute(data) tree = {best_feature:{}} features = [i for i in features if i != best_feature] for value in np.unique(data[best_feature]): sub_data = data.where(data[best_feature] == value).dropna() subtree = id3(sub_data, data, features, target_attribute_name, parent_node_class) tree[best_feature][value] = subtree return(tree) ``` 6. 定义预测函数: ```python def predict(query, tree, default = 'default'): for key in list(query.keys()): if key in list(tree.keys()): try: result = tree[key][query[key]] except: return default result = tree[key][query[key]] if isinstance(result, dict): return predict(query, result) else: return result ``` 使用ID3算法构建决策树并预测样本的示例代码: ```python data = pd.read_csv('example_data.csv') features = list(data.columns[:-1]) tree = id3(data, data, features) query = {'A': 1, 'B': 1, 'C': 0} print(predict(query, tree)) ``` 以上就是使用Python实现ID3算法的步骤,可以用于分类和回归问题的决策树构建和预测。

使用python实现id3

ID3(Iterative Dichotomiser 3)是一种决策树算法,用于分类和预测。下面是使用Python实现ID3算法的基本步骤: 1. 导入必要的库和模块: ```python import pandas as pd import numpy as np from math import log2 ``` 2. 定义一个函数,用于计算信息熵: ```python def entropy(data): labels = data.iloc[:,-1] unique_labels = labels.unique() n = len(labels) entropy = 0 for label in unique_labels: p = len(labels[labels==label]) / n entropy += -p * log2(p) return entropy ``` 3. 定义一个函数,用于计算信息增益: ```python def information_gain(data, feature): entropy_before = entropy(data) unique_values = data[feature].unique() n = len(data) entropy_after = 0 for value in unique_values: subset = data[data[feature]==value] p = len(subset) / n entropy_after += p * entropy(subset) return entropy_before - entropy_after ``` 4. 定义一个函数,用于选择最佳的特征: ```python def choose_best_feature(data): features = data.columns[:-1] best_feature = None best_information_gain = -1 for feature in features: ig = information_gain(data, feature) if ig > best_information_gain: best_feature = feature best_information_gain = ig return best_feature ``` 5. 定义一个递归函数,用于构建决策树: ```python def build_tree(data): labels = data.iloc[:, -1] if len(labels.unique()) == 1: return labels.iloc[0] if len(data.columns) == 1: return labels.mode()[0] best_feature = choose_best_feature(data) tree = {best_feature:{}} unique_values = data[best_feature].unique() for value in unique_values: subset = data[data[best_feature]==value].drop(best_feature, axis=1) subtree = build_tree(subset) tree[best_feature][value] = subtree return tree ``` 6. 最后,导入数据并生成决策树: ```python data = pd.read_csv('data.csv') tree = build_tree(data) print(tree) ``` 这就是使用Python实现ID3算法的基本步骤。当然,这只是一个简单的实现,还可以根据实际情况进行优化。

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