决策树+代码实现

最新推荐文章于 2024-08-10 00:28:48 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 决策树ID3算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/keq_keq/article/details/85111022
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：

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