ID3算法python

时间: 2023-08-20 21:07:08 浏览: 49
ID3算法是一种用于生成决策树的算法原理。它通过计算不同特征的信息增益来选择最佳的特征进行划分。首先,需要将数据集和标签集加载到程序中。可以使用函数LoadData来加载文件,并将数据进行二值化处理,减小生成决策树的计算量。具体代码如下: ```python def LoadData(filename): ''' 加载文件
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id3算法python实现

ID3算法是一种分类算法,它基于信息增益选择最优特征来构建决策树。下面是一个简单的Python实现: ```python import math def calc_entropy(data): """ 计算数据集的熵 """ size = len(data) classes = {} for item in data: label = item[-1] if label not in classes: classes[label] = 0 classes[label] += 1 entropy = 0.0 for key in classes: prob = float(classes[key]) / size entropy -= prob * math.log(prob, 2) return entropy def split_data(data, axis, value): """ 划分数据集 """ ret_data = [] for item in data: if item[axis] == value: reduced_item = item[:axis] reduced_item.extend(item[axis+1:]) ret_data.append(reduced_item) return ret_data def choose_feature(data): """ 选择最优特征 """ num_features = len(data[0]) - 1 base_entropy = calc_entropy(data) best_info_gain = 0.0 best_feature = -1 for i in range(num_features): feat_list = [example[i] for example in data] unique_vals = set(feat_list) new_entropy = 0.0 for value in unique_vals: sub_data = split_data(data, i, value) prob = len(sub_data) / float(len(data)) new_entropy += prob * calc_entropy(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 create_tree(data, labels): """ 构建决策树 """ class_list = [example[-1] for example in data] if class_list.count(class_list[0]) == len(class_list): return class_list[0] if len(data[0]) == 1: return max(set(class_list), key=class_list.count) best_feat = choose_feature(data) best_feat_label = labels[best_feat] my_tree = {best_feat_label: {}} del(labels[best_feat]) feat_values = [example[best_feat] for example in data] unique_vals = set(feat_values) for value in unique_vals: sub_labels = labels[:] my_tree[best_feat_label][value] = create_tree(split_data(data, best_feat, value), sub_labels) return my_tree ``` 以上是一个简单的ID3算法的Python实现,其中calc_entropy函数计算数据集的熵,split_data函数用于划分数据集,choose_feature函数选择最优特征,create_tree函数递归地构建决策树。

决策树id3算法python代码

以下是一个简单的决策树ID3算法的Python代码示例: ```python import math from collections import Counter def entropy(data): """ 计算数据集的熵 """ n = len(data) label_counts = Counter(data) probs = [label_counts[label] / n for label in label_counts] return -sum(p * math.log2(p) for p in probs) def information_gain(data, split_attr, target_attr): """ 计算信息增益 """ original_entropy = entropy(data[target_attr]) n = len(data) split_counts = Counter(data[split_attr]) split_entropy = sum(split_counts[split_val] / n * entropy(data[data[split_attr] == split_val][target_attr]) for split_val in split_counts) return original_entropy - split_entropy def id3(data, target_attr, attrs): """ ID3算法 """ if len(set(data[target_attr])) == 1: return data[target_attr].iloc[0] if not attrs: return Counter(data[target_attr]).most_common(1)[0][0] best_attr = max(attrs, key=lambda attr: information_gain(data, attr, target_attr)) tree = {best_attr: {}} for attr_val in set(data[best_attr]): subtree = id3(data[data[best_attr] == attr_val].drop(best_attr, axis=1), target_attr, attrs - {best_attr}) tree[best_attr][attr_val] = subtree return tree ``` 其中,`data`是一个Pandas DataFrame,`target_attr`是目标属性列的名称,`attrs`是一个包含所有属性名称的集合。函数`entropy`计算数据集的熵,`information_gain`计算信息增益,`id3`是ID3算法的主要函数。函数返回一个字典,其中每个键是一个属性名称,对应的值是一个子树。

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