python决策树ID3算法,无库操作
时间: 2024-12-18 11:29:10 浏览: 39
Python ID3(Iterative Dichotomiser 3)是一种基于信息增益的决策树算法,用于分类任务。它通过递归地将数据集分割成越来越纯的子集,直到达到某个停止条件,比如所有实例属于同一类别或者达到最大深度。
以下是ID3算法的基本步骤:
1. **选择最佳特征**:计算每个特征的信息增益或信息熵,选择信息增益最大的特征作为当前分裂依据。
2. **划分数据**:根据所选特征的值,将数据集划分为不同的子集。
3. **递归构建子树**:对每个子集重复上述过程,直到满足停止条件。
4. **创建叶节点**:当所有实例都属于同一类别或者达到预设的最大深度,创建一个叶节点表示这个类别。
5. **剪枝优化**:防止过拟合,可以采用预剪枝(提前终止生长)或后剪枝(构建完整树后再修剪分支)。
由于ID3算法本身并不复杂,你可以手动实现如下:
```python
def id3(data, features, target):
# 初始化
if len(set(target)) == 1 or not features: # 基本情况,如只有一个类别或无可用特征
return build_leaf(data, target)
best_gain = 0
best_feature = None
for feature in features:
gain = information_gain(data, feature, target)
if gain > best_gain:
best_gain = gain
best_feature = feature
if best_gain == 0:
return build_leaf(data, target) # 如果增益为0,说明所有样本属于同一类别
# 根据最优特征继续划分
subtree = {}
for value, subset in group_by(data, best_feature, target).items():
subtree[value] = id3(subset, remove_features(features, best_feature), target)
return build_tree(best_feature, subtree)
# 辅助函数...
```
在这个实现中,你需要定义`information_gain`、`group_by`、`remove_features`和`build_leaf`、`build_tree`等辅助函数来处理信息增益计算、数据分组以及构造决策树的结构。
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