决策树ID3算法Python实现

最新推荐文章于 2023-07-17 16:41:01 发布

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最新推荐文章于 2023-07-17 16:41:01 发布 · 4.2k 阅读

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#python #分类 #机器学习

该博客介绍了使用决策树算法对西瓜进行分类的过程。首先创建了一个数据集，包含17个样本和6个属性，如色泽、根蒂、敲击等。然后定义了计算香农熵的函数，用于衡量数据集的纯度。接着选择最佳特征进行数据集划分，并通过多数投票法确定类别。最终构建了决策树并进行了可视化。

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TreePlotter.py

import math
import operator
import matplotlib.pyplot as plt  
import TreePlotter

def createDataset():

    dataSet = [
        # 17个样本，6个属性
        ['青绿', '蜷缩', '浊响', '清晰', '凹陷', '硬滑', '好瓜'],
        ['乌黑', '蜷缩', '沉闷', '清晰', '凹陷', '硬滑', '好瓜'],
        ['乌黑', '蜷缩', '浊响', '清晰', '凹陷', '硬滑', '好瓜'],
        ['青绿', '蜷缩', '沉闷', '清晰', '凹陷', '硬滑', '好瓜'],
        ['浅白', '蜷缩', '浊响', '清晰', '凹陷', '硬滑', '好瓜'],
        ['青绿', '稍蜷', '浊响', '清晰', '稍凹', '软粘', '好瓜'],
        ['乌黑', '稍蜷', '浊响', '稍糊', '稍凹', '软粘', '好瓜'],
        ['乌黑', '稍蜷', '浊响', '清晰', '稍凹'

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