参照ID3算法,编写决策树算法的code,并实现在西瓜数据集2.0上的分类python代码
时间: 2024-10-11 09:12:56 浏览: 30
在Python中,我们可以使用sklearn库中的`DecisionTreeClassifier`来实现ID3算法的决策树分类。ID3算法是基于信息增益的决策树生成算法,但sklearn提供的`DecisionTreeClassifier`默认采用了更高效的CART算法(Classification And Regression Trees)。不过,如果你想学习ID3,可以自己实现一个简化版的决策树构建过程,这里给出一个简单的示例:
```python
import numpy as np
from collections import Counter
# 假设我们有一个简单的二维特征和标签数据集
# 这里只是一个模拟,真实的西瓜数据集2.0需要实际获取
features = np.random.rand(100, 2) # 每行代表一个样本,每列代表一个特征值
labels = ['good', 'bad'] * 50 # 假设二分类任务,good/bad各占一半
# ID3算法的核心部分 - 计算信息熵
def entropy(labels):
freqs = Counter(labels)
return -sum(p * np.log2(p) for p in freqs.values())
# 计算信息增益
def information_gain(feature_values, labels):
parent_entropy = entropy(labels)
feature_values = np.unique(feature_values)
ig = sum((freq / len(feature_values)) * (entropy(feature_labels) - parent_entropy)
for feature_labels, freq in zip(*np.split(labels, np.cumsum(feature_values[:-1]))))
return parent_entropy - ig
# ID3递归构建决策树,这里仅作示例,未处理缺失值、浮点数等情况
def id3_split(data, features, labels, current_feature=0):
if all(labels == labels[0]): # 如果所有样本属于同一类别,返回该类别
return labels[0]
if not data or len(set(features[:, current_feature])) == 1: # 若当前特征无法再分,停止分裂
return most_common_label(labels)
gain = information_gain(features[:, current_feature], labels)
best_gain = 0
best_split = None
for value in set(features[:, current_feature]):
left_data = data[features[:, current_feature] != value]
right_data = data[features[:, current_feature] == value]
ig = information_gain(left_data[current_feature], left_data[labels]) + \
information_gain(right_data[current_feature], right_data[labels])
if ig > best_gain:
best_gain = ig
best_split = (value, id3_split(left_data, features[left_data.index], labels[left_data.index]),
id3_split(right_data, features[right_data.index], labels[right_data.index]))
return best_split
# 最常见的标签函数,假设二分类任务
def most_common_label(labels):
return max(set(labels), key=labels.count)
# 使用ID3算法构建决策树
tree = id3_split(features, features, labels)
# 真实应用中,你可以将这个简化版本封装成一个类,并用sklearn的方式预测新的数据
```
请注意,由于ID3算法在现实中并不是最优的选择(如C4.5和CART),上面的代码只是为了演示如何手动实现决策树的基本步骤,实际应用时推荐使用sklearn或类似工具。另外,这个示例并未处理实际西瓜数据集2.0,你需要提供具体的数据集才能进行训练。
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