决策树代码实现(python+numpy 附：西瓜书和机器学习实战资源)前言github：https://github.com/swagger-coder/DecisionTree 我学习机器学习主要依据的是周志华的西瓜书和Peter Harrington的《机器学习实战》，理论部分可以通过西瓜书学习，看不下去的时候（西瓜书理论性强emmm你懂的）就看机器学习实战手敲下代码，两者结合，资源我放在网
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2023-10-30 15:36:04
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文章目录【机器学习】决策树算法（ID3算法及C4.5算法）的理解和应用1.决策树的介绍1.1 ID3算法1.1.1 算法核心1.1.2 基本概念1.1.3 算法过程1.2 C4.5算法1.2.1 算法核心1.2.2 基础概念1.2.3 算法过程2.决策树分类实战2.1 C++实现ID3算法和C4.5算法2.1.1 安装Graphviz（可视化决策树）2.2 Python下实现CART算法 【机器
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2023-12-13 12:38:39
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python实现ID3 决策树素材AllElectronics.csv代码实现import csvfrom sklearn import treefrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.feature_extraction import DictVectorizerallElectronicsData = open(r'Al...
原创
2021-04-13 21:10:15
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0. 信息论信道模型和信息的含义信息论是关于信息的本质和传输规律的理论。 信道模型：信源（发送端）-> 信道 -> 信宿（接收端） 1. 通信过程是在随机干扰的环境汇中传递信息的过程 2. 信宿对于信源的先验不确定性：在通信前，信宿不能确切的了解信源的状态； 3. 信宿对于信源的后验不确定性：在通信后，由于存在干扰，信宿对于接收到的信息仍然具有不确定性 4. 后验不确定性总是要
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2024-06-05 21:35:11
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1、决策树原理1.1、定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部节点和叶节点，内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 举一个通俗的栗子，各位立志于脱单的单身男女在找对象的时候就已经完完全全使用了决策树的思想。假设一位母亲在给女儿介绍对象时，有这么一段对话：母亲：给你介绍个对象。
女儿：年纪多大了？
母亲：26。
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2023-06-05 15:40:43
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今天，我来讲解的是决策树。对于决策树来说，主要有两种算法：ID3算法和C4.5算法。C4.5算法是对ID3算法的改进。今天主要先讲ID3算法，之后会讲C4.5算法和随机森林等。 Contents 1. 决策树的基本认识 2. ID3算法介绍 &nbs
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2023-12-21 09:32:25
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有所精简 '''
function：ID3决策树生成算法
author：baomi
date: 2021/11/01
reference:
'''
import math
def splitDataSet(dataSet, i, value):
'''
返回数据集dataSet中，去掉第i列属性值为value的实例后形成的新的数据集
'''
retD
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2023-12-02 14:13:51
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决策树基本介绍： 决策树通过把数据样本分配到某个叶子结点来确定数据集中样本所属的分类。 决策树由决策结点，分支和叶子结点组成。决策结点表示在样本的一个属性上进行的划分；分支表示对于决策结点进行划分的输出；叶子节点代表经过分支到达的类。从决策树根据节点出发，自顶向下移动，在每个决策结点都会进行次划分，通过划分的结果将样本进行分类，导致不同的分支，最后到达个 叶子结点，这个过程就是利用决策树进行分类的
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2023-11-26 19:23:31
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一、决策树的生成1. ID3算法算法核心：在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法：从根结点（root node）开始，对结点计算所有可能的特征信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择未知。最后得到一个决策树。ID3相当于用极大似然法进行概率模
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2023-10-04 13:56:06
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随着机器学习领域的发展，决策树作为一种重要的分类算法，仍然在数据挖掘和分析中发挥着重要作用。本文将深入探讨如何使用Python实现ID3决策树，包括版本对比、迁移指南以及兼容性处理等方面。接下来是该主题的详细探讨。
## 版本对比
在使用ID3算法构建决策树时，不同版本的库可能存在特性差异。我们将重点讨论`sklearn`的不同版本。
特性差异包括：
- 新版本中引入了更多的参数选项，例如`
在这篇博文中，我将与大家分享如何使用Python实现决策树ID3算法的过程。这一算法在数据挖掘和机器学习领域被广泛应用，能够帮助我们解决分类问题。以下内容将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个方面。
### 版本对比
我使用了ID3算法的不同版本来进行对比，下面是一个关于各版本特性的对比表格：
| 版本 | 特性
决策树理论与实现决策树理论放贷的举例信息熵与信息增益信息熵具体实例决策树构建过程总结代码实践 决策树理论以下是百度百科的解释： 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python 中实现 ID3 决策树。ID3 是一种用于构建分类模型的算法，通过信息增益选择划分属性。以下内容将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个方面，以便更好地理解和操作 ID3 决策树的实现。
## 版本对比
在 Python 中，不同版本的库可能会影响 ID3 决策树的实现。主要使用的库包括 `scikit-lear
决策树的生成（该函数是一个递归的过程）CreateTree输入：数据集、特征 输出：字典型数据——决策树 a、判断是否满足停止划分的条件 若当前数据集的属性值为空，则投票表决当前样本中最多的类别 若当前所有的样本类别相同，则返回当前数据的类别。b、寻找当前数据的最佳划分特征 c、将最佳特征作为关键字，保存到字典中 d、从当前的
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2023-09-01 12:01:48
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一 决策树 概述决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。书中只讨论用于分类的决策树。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树的定义：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（
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2023-08-16 18:52:19
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大家好，今天，我们来介绍一下决策树的原理。决策树算法在当今机器学习中经常用到，它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，下面我会和大家对这个算法中的一些理论进行一一介绍。1.决策树ID3算法决策树算法通俗来讲，就是一种按照重要性（信息增益）层层分类的分类方法，此文章借西瓜书中的例子来为大家讲解信息增益：“信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标，假设当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk（k
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2023-11-27 09:26:24
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决策树优点：模型具有可读性、分类速度快。决策树的学习包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树剪枝。1 决策树模型与学习决策树的学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。损失函数通常是正则化的极大似然函数。决策树学习 的算法通常是一个递归地选择最有特征，并根据该特征对训练数据集进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类过程。这一过程对应着特征空间的划分，也对应着决策树的构建。开始，构建根节
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2023-09-18 19:50:05
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一、决策树ID3递归算法的实现import numpy as np
class DecisionTree:
class Node:
def __init__(self):
self.value = None
# 内部叶节点属性
self.feature_index = None
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2023-07-20 21:14:50
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机器学习-决策树-ID3决策树 原理看上一篇，这篇只有代码实现 它以信息熵为度量标准，划分出决策树特征节点，每次优先选取信息量最多的属性，也就是使信息熵变为最小的属性，以构造一颗信息熵下降最快的决策树。 缺点 ID3算法的节点划分度量标准采用的是信息增益，信息增益偏向于选择特征值个数较多的特征。而取
原创
2022-06-10 19:24:00
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决策树：决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。决策树通过把数据样本分配到某个叶子节点来确定数据集中样本所属的分类。 ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法提出者：ID3（Iterative Dichot
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2023-10-17 22:58:18
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