【机器学习系列】之ID3、C4.5、CART决策树构建代码_c4.5二分类决策树代码

作者：張張張張
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【机器学习系列】之“西瓜数据集”决策树构建数学公式计算过程
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【机器学习系列】之ID3、C4.5、CART决策树构建代码

ID3决策树 西瓜数据集2.0案例

项目概述：
\quad 根据以下6个特征，将西瓜分成两类：好瓜和坏瓜
特征：
\quad 1.西瓜的颜色
\quad 2.西瓜的根卷曲程度
\quad 3.敲打西瓜发出的声音
\quad 4.西瓜表面的纹理
\quad 5.西瓜脐部凹陷情况
\quad 6.抚摸西瓜时的触感
开发流程：
\quad 收集数据集：可以使用任何方法.
\quad 准备数据：树构造算法（这里使用ID3算法，因此数值型数据必须离散化。）
\quad 分析数据：可以使用任何方法，构造书完成之后，我们可以将树画出来。
\quad 训练算法：构造树结构。
\quad 测试算法：使用习得的决策树执行分类。
\quad 使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习任务，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。

import math
import operator
import numpy as np
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一、收集数据：利用createDataSet（）函数输入数据

def createDataSet():
    # dataSet中最后一列记录的是类别，其余列记录的是特征值
    dataSet = [
        ['青绿','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],
        ['乌黑','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],
        ['乌黑','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],
        ['青绿','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],
        ['浅白','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],
        ['青绿','稍蜷','浊响','清晰','稍凹','软粘','是'],
        ['乌黑','稍蜷','浊响','稍糊','稍凹','软粘','是'],
        ['乌黑','稍蜷','浊响','清晰','稍凹','硬滑','是'],
        ['乌黑','稍蜷','沉闷','稍糊','稍凹','硬滑','否'],
        ['青绿','硬挺','清脆','清晰','平坦','软粘','否'],
        ['浅白','硬挺','清脆','模糊','平坦','硬滑','否'],
        ['浅白','蜷缩','浊响','模糊','平坦','软粘','否'],
        ['青绿','稍蜷','浊响','稍糊','凹陷','硬滑','否'],
        ['浅白','稍蜷','沉闷','稍糊','凹陷','硬滑','否'],
        ['乌黑','稍蜷','浊响','清晰','稍凹','软粘','否'],
        ['浅白','蜷缩','浊响','模糊','平坦','硬滑','否'],
        ['青绿','蜷缩','沉闷','稍糊','稍凹','硬滑','否']
    ]
    
    # label中记录的是特征的名称
    labels = ['色泽','根蒂','敲声','纹理','脐部','触感']
    
    return dataSet, labels
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二、准备数据

\quad 由于我们输入的数据本身就是离散化数据，所以这一步就省略了。

三、分析数据

使用信息增益的方法：
信