用python完成ID3算法
时间: 2023-07-27 21:33:28 浏览: 38
好的,下面是用 Python 实现 ID3 算法的步骤:
1. 导入所需的库和数据集
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import math
# 数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
```
2. 定义一个函数用于计算熵
```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. 定义一个函数用于计算信息增益
```python
def info_gain(data, split_attribute_name, target_name="class"):
# 计算总体的熵
total_entropy = entropy(data[target_name])
# 计算按照 split_attribute_name 分裂后的熵
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))]
)
# 计算信息增益
information_gain = total_entropy - weighted_entropy
return information_gain
```
4. 定义一个函数用于选择最佳分裂属性
```python
def id3(data, original_data, features, target_attribute_name="class", parent_node_class = None):
# 如果所有数据都属于同一类别,返回该类别
if len(np.unique(data[target_attribute_name])) <= 1:
return np.unique(data[target_attribute_name])[0]
# 如果数据集为空,返回原始数据集中出现最多的类别
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])]
# 如果没有属性可用于分裂,返回当前节点的父节点中出现最多的类别
elif len(features) == 0:
return parent_node_class
# 如果数据集不为空,且还有属性可用于分裂
else:
# 设置当前节点的类别为数据集中出现最多的类别
parent_node_class = np.unique(data[target_attribute_name])\
[np.argmax(np.unique(data[target_attribute_name], return_counts=True)[1])]
# 选择最佳分裂属性
item_values = [info_gain(data, feature, target_attribute_name) for feature in features] # 计算信息增益
best_feature_index = np.argmax(item_values)
best_feature = features[best_feature_index]
# 创建新的节点
tree = {best_feature:{}}
# 从属性列表中删除已使用的属性
features = [i for i in features if i != best_feature]
# 递归地创建子节点
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)
```
5. 运行 ID3 算法并输出决策树
```python
# 选择用于分裂的属性
features = list(data.columns[:-1])
# 运行 ID3 算法
tree = id3(data, data, features)
# 输出决策树
print(tree)
```
希望这个代码示例可以帮助您理解 ID3 算法的实现过程。需要注意的是,这个示例代码可能无法处理一些特殊情况,例如缺失值和连续型变量等。在实际应用中,需要根据数据集的特点进行相应的修改和优化。