自编程实现决策树（使用ID3算法）_tid refund marital status taxable income evade

自编程实现决策树（使用ID3算法）

不使用sklearn中的决策树方法，根据以下数据集自己编写决策树构建程序（建议用python语言）。

过程记录

一开始不知道要从哪里开始下手，自己开始逐步摸索，首先将老师给的数据存到了Excel表格中，之后通过pandas的read_excel()函数读入，并拿到了各属性列的数据，但是之后就没大有思路了（怪自己没有将本次实验内容与老师上课所讲内容好好结合），于是在百度上搜索自编程实现决策树，发现可以用ID3算法实现，于是就去仔细看了下ID3算法是什么，发现就是老师上课讲的内容根据信息熵计算信息增益，然后选取信息增益最大的进行分类，重复此过程！ID3算法数值分析过程这篇博客讲的过程十分清晰,之后开始着手写信息熵和信息增益的计算

import pandas as pd
import numpy as np

def get_entropy(data, name):
    # 找出该属性列的唯一值
    data_items =  data[name].unique().tolist()

    entropy_items = 0

    for item in data_items:
        # 对每个不同item属性值求信息熵
        data_item = data[data[name] == item]
        sums_item_no = data_item[data_item['Cheat'] == 'no'].shape[0]
        sums_item_yes = data_item[data_item['Cheat'] == 'yes'].shape[0]
        sums_item_no_p = sums_item_no / (sums_item_no + sums_item_yes)
        sums_item_yes_p = sums_item_yes / (sums_item_no + sums_item_yes)
        # 计算不同item属性值的信息熵
        if sums_item_no_p == 0 or sums_item_yes_p == 0:  # 这里要处理子数据集为空的情况；这里暂未处理
            entropy_item = 0

        else:
            entropy_item = -np.log2(sums_item_no_p) * sums_item_no_p - np.log2(sums_item_yes_p) * sums_item_yes_p
        # 计算改item属性值所占概率
        item_p = data_item.shape[0] / sums
        # 计算信息增益
        entropy_items += item_p * entropy_item
    return entropy_items


if __name__ == '__main__':
    inputfile = 'D:\shujuwajue\data.xls'
    data = pd.read_excel(inputfile, index_col=u'Tid')

    # 找出各属性列的唯一属性值
    refunds = data['Refund'].unique().tolist()
    print(refunds)
    marital_status = data['Marital Status'].unique().tolist()
    print(marital_status)
    taxable_income = data['Taxable Income'].unique().tolist()
    print(taxable_income)
    cheat = data['Cheat'].unique().tolist()
    print(cheat)

    # 总记录数
    sums = data.shape[0]
    print(sums)
    # 结果Cheat为no、yes的记录数
    sums_no = data[data
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