使用python实现id3算法

时间: 2023-11-11 09:02:31 浏览: 30
好的,下面是使用Python实现ID3算法的代码: ```python import pandas as pd import numpy as np import math class Node: def __init__(self, feature=None, threshold=None, left=None, right=None, value=None, predict=None): self.feature = feature self.threshold = threshold self.left = left self.right = right self.value = value self.predict = predict class DecisionTree: def __init__(self): self.tree = None def fit(self, X, y): self.tree = build_tree(X, y) def predict(self, X): return [predict_one(x, self.tree) for x in X] def build_tree(X, y): if same_class(y): return Node(predict=y[0]) feature, threshold = select_feature(X, y) left_idx = X[:, feature] <= threshold right_idx = X[:, feature] > threshold left = build_tree(X[left_idx], y[left_idx]) right = build_tree(X[right_idx], y[right_idx]) return Node(feature=feature, threshold=threshold, left=left, right=right) def predict_one(x, tree): if tree.predict is not None: return tree.predict if x[tree.feature] <= tree.threshold: return predict_one(x, tree.left) else: return predict_one(x, tree.right) def same_class(y): return len(set(y)) == 1 def entropy(y): _, counts = np.unique(y, return_counts=True) p = counts / len(y) return -np.sum(p * np.log2(p)) def select_feature(X, y): best_feature, best_threshold, best_gain = None, None, 0 for feature in range(X.shape[1]): thresholds = np.unique(X[:, feature]) for threshold in thresholds: left_idx = X[:, feature] <= threshold left_y = y[left_idx] right_y = y[~left_idx] if len(left_y) == 0 or len(right_y) == 0: continue gain = entropy(y) - (len(left_y) / len(y)) * entropy(left_y) - (len(right_y) / len(y)) * entropy(right_y) if gain > best_gain: best_feature = feature best_threshold = threshold best_gain = gain return best_feature, best_threshold ``` 以上是Python实现的ID3算法的代码。

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