ID3鸢尾花python

ID3决策树是一种常用的分类算法，可以用于鸢尾花数据集的分类。下面是使用Python实现ID3算法对鸢尾花数据集进行分类的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from math import log2

# 加载鸢尾花数据集
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')

# 定义ID3决策树算法
def id3(data, target):
    # 如果数据集中只有一种类别，直接返回该类别
    if len(set(data[target])) == 1:
        return data[target].iloc[0]
    
    # 如果特征集为空，返回数据集中出现最多的类别
    if len(data.columns) == 1:
        return data[target].value_counts().idxmax()
    
    # 计算每个特征的信息增益
    ent = entropy(data[target])
    gains = {}
    for col in data.columns[:-1]:
        gains[col] = ent - conditional_entropy(data, col, target)
    
    # 选择信息增益最大的特征作为节点
    node = max(gains, key=gains.get)
    
    # 构建子树
    tree = {node:{}}
    for val in set(data[node]):
        subset = data[data[node] == val].drop(columns=node)
        tree[node][val] = id3(subset, target)
        
    return tree

# 计算熵
def entropy(target):
    n = len(target)
    counts = target.value_counts()
    probs = counts / n
    return -(probs * np.log2(probs)).sum()

# 计算条件熵
def conditional_entropy(data, feature, target):
    n = len(data)
    ent = 0
    for val in set(data[feature]):
        subset = data[data[feature] == val]
        ent += len(subset) / n * entropy(subset[target])
    return ent

# 使用ID3算法构建决策树
tree = id3(iris_data, 'class')

# 打印决策树
print(tree)

以上代码中，通过读取鸢尾花数据集，定义了ID3算法函数和计算熵、条件熵的函数，最后使用ID3算法构建决策树并打印输出。在运行代码前，需要准备一份名为“iris.csv”的鸢尾花数据集文件。