决策树+代码实现

本文介绍了决策树ID3算法,通过信息熵和信息增益来选择最优属性进行数据划分。文章提供了小数据集的手动模拟过程,并展示了使用weka工具的仿真模拟结果,最后给出了Python代码实现的决策树ID3算法示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

信息熵”(information entropy)是度量样本集合纯度的一种常用指标

信息熵计算公式:

其中 为集合中第K类属性所占样本的比例。

Ent(D)的值越小,则D的纯度越高

 

假定离散属性a有x个可能的取值{a1,a2,…,ax},若使用a来对样本集D进行划分,则会产生x个分支节点,其中第x个分支结点包含了D中所有在属性a上取值为ax的样本,记为Dx。

 

则根据上述信息熵的计算公式,同样可以计算出Dx的信息熵,再考虑到不同的分支节点所包含的样本数不同,给予分支结点赋予权重|Dx|/|D|,即样本数越多的分支结点的影响就越大,于是可以计算出用属性a对样本集D进行划分所获得的“信息增益”

                   

ID3算法便是使用信息增益为准则来进行属性划分的。

利用以上两个公式我们可以完成决策树的创建。

对于小数据集的模拟:

决策树是一种常用的分类和回归算法,而将它结合聚类算法通常是为了对数据进行预处理或特征选择,而不是直接的集成。一种常见的做法是先使用聚类分析(如K-means)将数据分为若干类别,然后针对每个类别分别构建决策树。 以下是一个简单的Python示例,使用sklearn库,假设我们已经有了一个数据集`df`,首先通过KMeans进行聚类,然后为每个簇创建决策树: ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设X是特征,y是标签 X = df.drop('target', axis=1) y = df['target'] # 使用KMeans聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 或者设置自定义的k值 kmeans.fit(X) # 获取聚类结果 labels = kmeans.labels_ # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 对于每个聚类,创建并训练决策树 tree_clfs = [] for cluster in np.unique(labels): X_cluster_train = X_train[labels == cluster] y_cluster_train = y_train[labels == cluster] tree_clf = DecisionTreeClassifier() tree_clf.fit(X_cluster_train, y_cluster_train) tree_clfs.append(tree_clf) # 当你需要预测时,可以选择相应的决策树进行预测 ``` 请注意,这不是一个典型的集成学习方法,更像是数据预处理的一部分。如果你想在模型层面进行集成,可能会考虑随机森林、梯度提升等更复杂的算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值