决策树id3算法实例以及python代码实现
时间: 2025-03-12 09:15:58 浏览: 56
### ID3算法决策树实例及Python代码实现
ID3(Iterative Dichotomiser 3)是一种用于构建分类模型的经典决策树算法。该算法通过熵和信息增益来选择最佳特征分裂节点,从而形成一棵能够有效区分不同类别的树结构。
#### 构建ID3决策树的关键要素
为了创建一个基于ID3的决策树,在Python中可以利用`sklearn.tree.DecisionTreeClassifier`库函数并设置参数以匹配ID3的行为特性[^1]:
- `criterion="entropy"`:指定使用信息熵作为质量度量标准;
- 不设定最大深度(`max_depth`)或其他剪枝条件,允许树完全生长直到所有叶结点都纯净;
下面是一个简单的例子展示如何应用这些配置选项训练一个ID3风格的决策树,并对其进行可视化处理[^2]:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载鸢尾花数据集
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3)
# 创建ID3类型的决策树分类器
dt_clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")
# 训练模型
dt_clf.fit(X_train, y_train)
plt.figure(figsize=(12,8))
plot_tree(dt_clf, filled=True, feature_names=data.feature_names, class_names=data.target_names.tolist())
plt.show()
print(f'Training Accuracy: {dt_clf.score(X_train,y_train):.4f}')
print(f'Testing Accuracy: {dt_clf.score(X_test,y_test):.4f}')
```
此段代码展示了加载数据集、分割测试集与训练集的过程,接着定义了一个采用信息熵准则评估分支纯度的决策树对象,并对其进行了拟合操作。最后部分则调用了绘图工具显示所得到的决策路径以及计算了模型在两个集合上的准确性得分。
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