C4.5决策树算法（Python实现）

最新推荐文章于 2025-06-23 17:34:44 发布

杨柳岸晓风

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分类专栏：数据挖掘文章标签： python 算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yjIvan/article/details/71272968

C4.5算法使用信息增益率来代替ID3的信息增益进行特征的选择，克服了信息增益选择特征时偏向于特征值个数较多的不足。信息增益率的定义如下：
这里写图片描述

# -*- coding: utf-8 -*-


from numpy import *
import math
import copy
import cPickle as pickle


class C45DTree(object):
    def __init__(self):  # 构造方法
        self.tree = {}  # 生成树
        self.dataSet = []  # 数据集
        self.labels = []  # 标签集


    # 数据导入函数
    def loadDataSet(self, path, labels):
        recordList = []
        fp = open(path, "rb")  # 读取文件内容
        content = fp.read()
        fp.close()
        rowList = content.splitlines()  # 按行转换为一维表
        recordList = [row.split("\t") for row in rowList if row.strip()]  # strip()函数删除空格、Tab等
        self.dataSet = recordList
        self.labels = labels


    # 执行决策树函数
    def train