【课设，毕设，大作业】基于pytorch的决策树（附源码）

本文介绍了一个针对人工智能初学者的决策树实战项目，提供完整代码和数据集，帮助读者理解决策树的核心原理并实现一个实际应用，同时加入学习社群以促进共同学习。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

【课设，毕设，大作业】

在人工智能的浪潮中，是否有一刻，你也渴望成为其中的一员？今天，就有这样一个机会摆在你面前！

我们为你精心准备了一个特别的项目——一个清晰逻辑、代码完整的决策树实战项目，它不仅包含了完整的数据集，而且保证你拿到手后立即可运行。是的，没有冗余的配置，没有复杂的环境搭建，一切都为了让你轻松上手！

作为AI初学者的你，或许对代码的复杂性和理论的深奥感到迷茫。别担心，这个项目正是为你量身打造。它的特点在于——逻辑清晰、易于理解，让你在实践中快速把握决策树的核心原理和应用场景。

想要迈出学习人工智能的第一步吗？现在，只需扫描下方的二维码，这份专业的决策树项目资料将立刻到达你的手中。不仅如此，你还将加入一个充满活力的学习社群，与同样热爱AI的伙伴们一起成长。

在这个系列里面难度不一定，

但是我承诺大家拿到手就可以跑

在这里插入图片描述

决策树

决策树是一种流行的机器学习方法，通过模拟人类决策过程来预测结果。它以树形结构呈现，由节点和分支构成。节点代表数据属性，分支代表决策规则。从根节点开始，根据特定规则，数据被分到不同的分支，直至叶节点，叶节点代表最终的决策结果。决策树易于理解和实现，广泛应用于分类和回归任务。其优点在于直观、计算效率高，但也容易过拟合，需要适当的剪枝策略。

具体代码实现

决策树模型

import sys

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter
from math import log
from DTNode import Node
class DecisionTree:
    def __init__(self):
        self.root = None
        print('Initiated')
        sys.setrecursionlimit(3000)

    def train(self, x, y):

        # 计算熵
        def entropy(y):
            counter = Counter(y)
            entropy = 0.
            for num in counter.values():
                p = num / len(y)
                entropy += -p * np.log(p)
            return entropy

        # 划分
        def split(x, y, dimension, value):
            # x: 特征
            # y: 标签
            # dimension: 选取用来划分的特征
            # value: 用来划分的特征的分类边界
            left = (x[:, dimension] <= value)
            right = (x[:, dimension] > value)
            return x[left], x[right], y[left], y[right]


        def find_best_split_dimension(x, y):
            entropy_best = float('inf')
            dimension_best = -1
            value_best = -1

            for dim in range(x.shape[1]):
                # 按当前的dim的数值重新排序数据
                sorted = np.argsort(x[:, dim])

                for i in range(1, len