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用Python实现的决策树及ID3/C4.5/CART决策算法

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简介：
本项目运用Python语言实现了多种经典的决策树学习算法，包括ID3、C4.5和CART，旨在为数据分析与机器学习提供强大的工具支持。 使用Python语言实现决策树算法，并采用ID3、C4.5以及 CART 作为决策函数。

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  • 用Python实现的决策树及ID3/C4.5/CART决策算法
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    本项目运用Python语言实现了多种经典的决策树学习算法，包括ID3、C4.5和CART，旨在为数据分析与机器学习提供强大的工具支持。 使用Python语言实现决策树算法，并采用ID3、C4.5以及 CART 作为决策函数。
     
  • Decision_tree-python: ID3、C4.5和CART的决策树分类
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    Decision_tree-python 是一个使用Python实现的经典决策树算法库，包括ID3、C4.5及CART算法，适用于数据分类任务。 决策树分类的ID3、C4.5 和 CART 三种算法的区别如下： 1. ID3 算法以信息增益为标准选择划分属性，优先考虑具有最大信息增益的属性。 2. C4.5 算法则首先在候选划分属性中筛选出那些信息增益高于平均水平的属性，并从这些属性中进一步挑选出增益率最高的一个作为最终的选择。 3. CART（Classification and Regression Trees）算法则使用“基尼指数”来决定如何选择划分属性，它会选择使得基尼值最小的那个属性来进行分类。 本次实验的数据集包含四个特征：年龄段、有工作情况、拥有住房状况和信贷历史；这些数据将用来确定是否应该给申请人提供贷款。为了简化处理过程，在编写代码之前先对原始数据进行如下预处理： 1. 年龄段用数字表示，0代表青年，1代表中年，2代表老年； 2. “有工作”情况用二进制编码：0 表示否， 1 表示是； 3. 拥有自己的房子状况同样以二进制形式标识：0 为没有自己的住房, 1 则表示拥有。 4. 信贷历史分为三个等级：0代表一般，1表示良好信用记录，2则意味着极好的信用情况。 5. 最终的类别标签用 no 表示不应发放贷款。
     
  • 利用Python实现决策树CART、ID3和C4.5算法（含完整代码）.rar
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    本资源提供了一套完整的Python代码库，用于实现三种经典的决策树学习算法：CART、ID3及C4.5。通过这些代码，用户能够深入了解每种算法的原理，并进行实际应用。适合数据科学与机器学习爱好者深入研究和实践使用。 资源内容：基于Python实现决策树CART、ID3、C4.5（完整源码）。 代码特点： - 参数化编程； - 参数可方便更改； - 代码编写思路清晰，注释详细。 适用对象： - 计算机专业学生课程设计、期末大作业和毕业设计； - 电子信息工程专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计； - 数学等专业的大学生相关项目需求。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真工作超过10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测及信号处理等多种领域的算法仿真实验。
     
  • 使用Python实现决策树CART、ID3和C4.5算法（含完整源码）.zip
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    本资源提供三种经典决策树算法(CART, ID3, C4.5)的Python实现代码，包含详细的注释与示例数据，适合机器学习入门者研究参考。 基于Python实现的决策树CART、ID3及C4.5算法（完整源码）项目已通过导师指导并获得97分高分，适合用作课程设计或期末大作业。该项目无需任何修改即可直接使用，并且确保可以正常运行。
     
  • ID3与C4.5的决策树算法
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    本简介探讨了ID3和C4.5两种流行的决策树学习算法，分析它们的工作原理、性能特点及应用场景，为数据挖掘和机器学习提供参考。 决策树算法（ID3和C45）的实现分别进行了编写，并且每个算法都包含了相应的数据集。
     
  • Java中ID3和C4.5决策树算法的实现
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    本文探讨了在Java环境中实现ID3和C4.5两种经典的决策树学习算法的过程与技术细节，深入分析其原理及应用。 Java实现的数据挖掘和机器学习中的经典分类器算法包括ID3和C4.5。关于这些算法的详细内容可以参考我的博客文章。
     
  • 用Python实现ID3决策树算法
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    本文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现经典的机器学习算法之一——ID3决策树。通过逐步讲解和代码示例，带领读者深入理解决策树的工作原理及其实现过程。 在Python中实现ID3决策树时，需要编写一个函数来根据给定的特征划分数据集。该函数接收两个参数：`axis`表示用于划分数据集的特征维度；`value`表示该特征的具体值。此函数返回一个新的数据集，其中包含所有符合指定特征的数据实例，并且这些实例中已经自动移除了这一维特征。 主程序文件（mian.py）将使用这个功能来构建和绘制决策树模型。
     
  • ID3和C4.5算法的决策树实现源代码
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    本项目包含基于ID3和C4.5算法的决策树实现源代码，旨在提供机器学习中分类任务的一种直观高效的解决方案。 机器学习中的决策树ID3及C4.5算法实现源代码可用于西瓜数据集2.0的测试与结果分析。
     
  • Python中实现ID3决策树算法
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    本文将介绍如何使用Python编程语言实现经典的ID3决策树算法，涵盖算法原理、代码实践及应用案例。 本段落详细介绍了如何用Python实现ID3决策树算法，并具有一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以查阅相关资料进行学习。
     
  • Python版ID3决策树算法的实现
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    本文章介绍了如何使用Python语言来实现经典的机器学习算法之一——ID3决策树。通过详细讲解和代码示例，帮助读者理解并应用这一强大的分类模型。 # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * import numpy as np import pandas as pd from math import log def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelCounts = {} # 给所有可能的分类创建字典 for featVec in dataSet: currentLabel = featVec[-1] if currentLabel not in labelCounts.keys(): labelCounts[currentLabel] = 0 labelCounts[currentLabel] += 1 shannonEnt = 0.0 # 计算香农熵 for key in labelCounts: prob = float(labelCounts[key]) / numEntries shannonEnt -= prob * log(prob, 2) return shannonEnt