c4.5算法比较复杂的实例
时间: 2023-11-18 14:42:54 浏览: 22
C4.5算法是一种决策树算法,它的核心思想是根据信息增益来选择最优的划分属性。以下是一个较为复杂的实例:
假设有一个医院的数据集,其中包含了患者的个人信息和诊断结果。我们的目标是根据个人信息来预测患者的诊断结果,即是否患有某种疾病。数据集的属性如下:
1. 年龄:离散值,分为青年、中年、老年三类
2. 性别:离散值,分为男、女两类
3. 血压:连续值,表示收缩压
4. 胆固醇:连续值,表示总胆固醇
5. 疾病:二元属性,表示是否患有某种疾病
在这个数据集中,我们希望通过构建决策树来预测患者是否患有该疾病。具体的步骤如下:
1. 计算每个属性的信息增益,选择信息增益最大的属性作为根节点。
2. 根据根节点的取值,将数据集分成若干个子集,分别对每个子集重复步骤1-2。
3. 终止条件:当一个分支的数据集只包含一个类别时,或者没有更多属性可供选择时,停止分裂。
在这个例子中,我们需要计算每个属性的信息增益,然后选择信息增益最大的属性作为根节点。对于连续属性,需要将其离散化,例如将血压分为高、中、低三类。然后根据根节点的取值将数据集分成若干个子集,对每个子集重复上述步骤。最终得到一个决策树,可以用来预测新的患者是否患有该疾病。
总之,C4.5算法的实现过程比较复杂,需要对数据集进行预处理、计算信息增益、选择最优属性等操作。但是它可以生成高质量的决策树,适用于多种领域的分类和回归问题。
相关问题
基于c4.5算法使用python实现算法实例
好的,以下是基于C4.5算法使用Python实现的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
class C45:
"""
C4.5算法实现类
"""
def __init__(self, epsilon=0.1):
self.epsilon = epsilon # 阈值
def calc_shannon_ent(self, data):
"""
计算数据集的熵
:param data: 数据集
:return: 熵
"""
n = len(data)
label_counts = {}
for row in data:
label = row[-1]
if label not in label_counts:
label_counts[label] = 0
label_counts[label] += 1
shannon_ent = 0.0
for key in label_counts:
prob = float(label_counts[key]) / n
shannon_ent -= prob * np.log2(prob)
return shannon_ent
def split_data(self, data, axis, value):
"""
按照给定特征划分数据集
:param data: 待划分的数据集
:param axis: 划分数据集的特征的索引
:param value: 需要返回的特征的值
:return: 划分后的数据集
"""
ret_data = []
for row in data:
if row[axis] == value:
reduced_row = row[:axis]
reduced_row.extend(row[axis + 1:])
ret_data.append(reduced_row)
return ret_data
def choose_best_feature(self, data):
"""
选择最好的数据集划分方式
:param data: 数据集
:return: 最好的划分方式的特征索引
"""
num_features = len(data[0]) - 1
base_entropy = self.calc_shannon_ent(data)
best_info_gain = 0.0
best_feature = -1
for i in range(num_features):
feat_list = [row[i] for row in data]
unique_vals = set(feat_list)
new_entropy = 0.0
for value in unique_vals:
sub_data = self.split_data(data, i, value)
prob = len(sub_data) / float(len(data))
new_entropy += prob * self.calc_shannon_ent(sub_data)
info_gain = base_entropy - new_entropy
if info_gain > best_info_gain:
best_info_gain = info_gain
best_feature = i
return best_feature
def majority_cnt(self, label_list):
"""
统计类别出现的次数,返回出现次数最多的类别
:param label_list: 类别列表
:return: 出现次数最多的类别
"""
label_counts = {}
for vote in label_list:
if vote not in label_counts:
label_counts[vote] = 0
label_counts[vote] += 1
sorted_label_counts = sorted(label_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
return sorted_label_counts[0][0]
def create_tree(self, data, labels):
"""
创建决策树
:param data: 数据集
:param labels: 标签列表
:return: 决策树
"""
class_list = [row[-1] for row in data]
# 如果类别完全相同则停止划分
if class_list.count(class_list[0]) == len(class_list):
return class_list[0]
# 遍历完所有特征时返回出现次数最多的类别
if len(data[0]) == 1:
return self.majority_cnt(class_list)
# 选择最好的数据集划分方式
best_feat = self.choose_best_feature(data)
best_feat_label = labels[best_feat]
my_tree = {best_feat_label: {}}
del (labels[best_feat])
feat_values = [row[best_feat] for row in data]
unique_vals = set(feat_values)
for value in unique_vals:
sub_labels = labels[:]
my_tree[best_feat_label][value] = self.create_tree(self.split_data(data, best_feat, value), sub_labels)
return my_tree
```
以上是一个基于C4.5算法的决策树实现示例,可以通过调用该类的`create_tree`方法来创建决策树。
C4.5算法实现分类的原理和应用实例研究
C4.5算法是一种经典的决策树算法,它的主要思想是通过对数据集进行递归划分,将原始数据集划分成多个子集,使得每个子集内部的数据更加相似,同时不同子集之间的数据差异较大,最终实现对数据的分类。
C4.5算法的实现步骤如下:
1.计算每个属性的信息增益(或信息增益比),选择信息增益最大(或信息增益比最大)的属性作为当前节点的划分属性;
2.根据当前节点的划分属性,将数据集划分成多个子集;
3.对每个子集递归执行步骤1和2,直到满足停止条件(如节点内部数据已经属于同一类别)。
C4.5算法的应用非常广泛,例如:
1.在医学诊断领域,可以使用C4.5算法对患者的症状进行分类,帮助医生做出正确的诊断;
2.在金融领域,可以使用C4.5算法对客户的信用评级进行分类,帮助银行制定风险控制策略;
3.在网络安全领域,可以使用C4.5算法对网络攻击进行分类,帮助网络安全专家进行及时的响应和防御。