Advertisement

基于信息增益的决策树算法（Python）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用Python实现基于信息增益的决策树算法，适用于数据分析与机器学习任务，通过构建最优决策路径提高分类准确率。 我用Python 3.6.1 编写了基于信息增益的决策树代码，包括了信息熵函数、信息增益函数以及多数表决函数，并且编写了一个产生决策树的函数。这些代码可以直接在python环境中运行并得出结果。数据使用的是周志华老师的《机器学习》一书中的表4.3。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于信息增益的决策树算法（Python）
    优质
    本项目采用Python实现基于信息增益的决策树算法，适用于数据分析与机器学习任务，通过构建最优决策路径提高分类准确率。 我用Python 3.6.1 编写了基于信息增益的决策树代码，包括了信息熵函数、信息增益函数以及多数表决函数，并且编写了一个产生决策树的函数。这些代码可以直接在python环境中运行并得出结果。数据使用的是周志华老师的《机器学习》一书中的表4.3。
     
  • 基于Python的信息增益决策树实现
    优质
    本项目采用Python语言实现了信息增益算法构建决策树模型，适用于数据分析和机器学习中的分类问题解决。 本段落实例为大家分享了基于信息增益的决策树归纳的Python实现代码，具体内容如下： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt from copy import copy # 加载训练数据 # 文件格式：属性标号，是否连续【yes|no】，属性说明 attribute_file_dest = bayes_categorizeattribute.dat attribute_file = open(attribute_file_dest, r)
     
  • 基于信息增益的Python决策树特征选择示例
    优质
    本示例介绍如何利用Python实现基于信息增益的决策树特征选择方法，通过实例代码解析数据集筛选过程。 本段落主要介绍了Python决策树中的基于信息增益的特征选择方法，并结合实例分析了其原理、计算公式、操作流程以及具体的实现技巧。对于需要了解这方面内容的朋友来说，这是一篇非常有用的参考文章。
     
  • 基于信息增益比的C4.5多分类决策树Python实现
    优质
    本项目实现了基于信息增益比的C4.5算法在多分类问题上的应用，并使用Python编程语言进行具体实现。此版本优化了原始ID3算法，通过选择最佳特征来构建更精确的决策树模型。 C4.5算法基于信息增益比的多分类决策树在Python中的实现方法，包括数据集以及运行结果以字典的形式进行存储。
     
  • 基于MATLAB的信息增益算法实现
    优质
    本项目采用MATLAB编程环境，实现了信息增益算法的数据分析功能。通过该算法可有效筛选出对目标分类影响最大的特征变量。 Matlab版本的信息增益算法实现。
     
  • Python实现的三种经典决策树算法.rar_决策树_决策树 Python_经典算法
    优质
    本资源详细介绍并实现了三种经典的决策树算法，包括ID3、C4.5和CART。通过Python编程语言进行代码演示与分析，适合机器学习初学者参考学习。 决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习的非线性预测模型，它通过模拟人类决策过程来做出预测。“决策树三种经典算法实现”压缩包中可能包含Python代码，介绍了三种主要的决策树算法：ID3、C4.5和CART。以下是这些算法的具体说明： 1. ID3（Iterative Dichotomiser 3）： ID3是最早的决策树之一，由Ross Quinlan在1986年提出。该算法使用信息熵和信息增益来选择特征。信息熵衡量数据集的纯度，而信息增益则表示通过选取某个特征划分数据后熵减少的程度。ID3倾向于优先选择包含最多类别信息的特征进行分类，但容易过拟合，并且无法处理连续数值型属性。 2. C4.5： 作为ID3的一个改进版本，C4.5同样由Ross Quinlan开发。它解决了ID3在处理连续属性和缺失值方面的不足。C4.5采用信息增益比来选取分裂点，减少了对连续特征的偏好，并引入了加权信息增益以更好地应对数据中的缺损情况。此外，C4.5生成更为高效的决策规则，因为它基于二元划分而非多叉树。 3. CART（Classification and Regression Trees）： CART由Breiman等人提出，适用于分类和回归任务。在分类问题中，CART使用基尼不纯度作为分裂标准；而在回归问题中，则将数据集分割成子集，并为每个子集建立最优线性模型。与ID3和C4.5相比，CART的一个显著优点是生成的决策树结构简单且易于理解。 这些算法在Python中的实现通常会利用scikit-learn库——一个强大的机器学习工具包，提供了各种机器学习方法的接口，包括决策树。压缩包中可能包含导入数据、构建模型、训练和预测的基本步骤代码示例，对于初学者来说是很好的参考资料。 通过深入了解这三种算法的工作原理及其优缺点，在实际应用时可以根据具体的数据集特性和任务需求做出明智的选择。例如，当处理大量连续数值型特征的分类问题时，CART可能是一个更好的选择；而在需要有效管理缺失值的情况下，则更推荐使用C4.5。掌握这些知识有助于在模型调参和优化过程中作出更加合理有效的决策。
     
  • Python中决策树算法的实现
    优质
    本文章介绍了如何在Python编程语言中实现决策树算法，详细讲解了决策树的工作原理、构建方法以及实际应用案例。 数据集：Mnist训练集数量：60000 测试集数量：10000 运行结果： ID3（未剪枝） 正确率：85.9% 运行时长：356s ```python import time import numpy as np def loadData(fileName): # 加载文件 dataArr = []; labelArr = [] fr = open(file) ``` 重写后的代码删除了不必要的注释和未完成的函数定义。保留了原始描述中的关键信息，同时保持格式整洁。
     
  • 基于ID3算法的决策树实现
    优质
    本项目采用Python编程语言，实现了基于ID3算法的数据挖掘技术来构建决策树模型。通过信息熵与信息增益的概念，有效解决了分类规则的学习问题。 使用ID3算法实现了决策树的建立，输入训练样本后，以广义表的形式输出树的结构。
     
  • 基于ID3算法的决策树实现
    优质
    本项目采用ID3算法构建决策树模型，旨在提供一个简洁而有效的机器学习分类工具。通过信息增益原则选择最优特征，适用于各类数据集上的预测与分析任务。 ID3算法的大致实现可以作为参考。同学们在学习过程中可以根据这个框架进行理解和实践。需要注意的是，在实际操作时应确保对每个步骤有清晰的理解，并根据具体需求调整代码或参数设置，以达到最佳效果。希望这能帮助大家更好地掌握和应用ID3算法。
     
  • 基于Matlab的决策树算法实现
    优质
    本项目利用MATLAB编程环境实现了决策树分类算法，包括ID3和C4.5等常用模型，适用于数据分析与机器学习任务。 使用Matlab实现决策树算法，并采用ID3_2函数进行操作。该程序设计了十折交叉验证功能，能够显示每次模型的精度。提供的资源包含一个数据集用于训练模型，只需将其替换为自己的数据即可运行。最终构建的决策树将以图形形式展示，并且每个类别都将带有属性标签。