统计学习方法第五章决策树C4.5算法代码实践_头歌本关任务:编写一个利用c4.5决策树进行分类的程序

统计学习方法第五章决策树C4.5算法代码实践（其实相对于ID3算法只是寻找最优划分属性的标准发生了改变，ID3为信息增益而C4.5为信息增益率即在ID3的信息增益除以数据集关于该特征划分的熵）

from numpy import *
import math


def loadDataSet():  # 本书例题的数据集
    dataset = [['青年', '否', '否', '一般', '否'],
               ['青年', '否', '否', '好', '否'],
               ['青年', '是', '否', '好', '是'],
               ['青年', '是', '是', '一般', '是'],
               ['青年', '否', '否', '一般', '否'],
               ['中年', '否', '否', '一般', '否'],
               ['中年', '否', '否', '好', '否'],
               ['中年', '是', '是', '好', '是'],
               ['中年', '否', '是', '非常好', '是'],
               ['中年', '否', '是', '非常好', '是'],
               ['老年', '否', '是', '非常好', '是'],
               ['老年', '否', '是', '好', '是'],
               ['老年', '是', '否', '好', '是'],
               ['老年', '是', '否', '非常好', '是'],
               ['老年', '否', '否', '一般', '否']]
    label = ['年龄', '有工作', '有自己的房子', '信贷情况']
    return dataset, label


def calculateEntopy(dataSet):  # 计算训练集的信息熵
    resultList = [data[-1] for data in dataSet]
    lenOfResult = float(len(resultList))
    uniqueLabels = set(resultList)
    curEntropy = 0.0
    for label in uniqueLabels:
        prob = resultList.count(label) / lenOfResult
        curEntropy -= prob * math.log(prob, 2)
    return curEntropy

def splitDataSet(dataSet,i,value):
    returnDataSet=[]
    for data in dataSet:
        if data[i] == value:
            returnList=data[:i]
            returnList.extend(data[i+1::])
            returnDataSet.append(returnList)
    return returnDataSet

def calculateGainRate(dataSet, i):  # 计算根据某个特征进行划分后的信息增益
    m = float(len(dataSet))
    baseEntropy = calculateEntopy(dataSet)
    listOfValue = [data[i] for data in dataSet]
    uniqueValueList = set(listOfValue)
    newEntropy = 0.0;infoGainRate=0.0
    for value in uniqueValueList:
        returnDataSet=splitDataSet(dataSet,i,value)
        lenReturnDataSet=len(returnDataSet)
        prob = lenReturnDataSet / m
        newEntropy += (prob) * calculateEntopy(returnDataSet)
        infoGainRate -= prob*math.log(prob,2)    #这里相对于ID3算法相当于多了一个分母，分母为训练数据集关于特征A的的值的熵
        #print("信息后验率",infoGainRate)
    return (baseEntropy - newEntropy)/infoGainRate

def chooseBestValueToSplit(dataSet):  # 通过本函数寻找能获得最大增益的属性
    m, n = shape(dataSet)
    bestInfoGainRate = 0
    bestValue = 0.0
    for i in range(n - 1):
        curInfoGainRate = calculateGainRate(dataSet, i)
        #print(curInfoGainRate)
        if curInfoGainRate > bestInfoGainRate:
            bestInfoGainRate = curInfoGainRate
            bestValue = i
    return bestValue

def maxResult(resultList):
    calcNumDict=dict([(resultList.count(result),result) for result in resultList])
    return calcNumDict[max(calcNumDict.keys())]

def createTree(dataSet,labels):      #首先判别是否需要继续划分
    resultList=[data[-1] for data in dataSet]
    if len(dataSet[0])==1:
        return maxResult(resultList)
    if resultList.count(resultList[0]) == len(resultList):
        return resultList[0]
    bestValue=chooseBestValueToSplit(dataSet)
    bestLabel=labels[bestValue]
    tree={bestLabel:{}}
    del(labels[bestValue])
    uniqueValue=set([data[bestValue] for data in dataSet])
    for value in uniqueValue:
        returnDataSet=splitDataSet(dataSet,bestValue,value)
        subLabels=labels[:]
        subTree=createTree(returnDataSet,subLabels)
        tree[bestLabel][value]=subTree
    return tree

dataSet,label=loadDataSet()
print(createTree(dataSet,label))

结果为：（基于本书上的数据集好像decision tree 并没有发生变化）

{'有自己的房子': {'否': {'有工作': {'否': '否', '是': '是'}}, '是': '是'}}

made by zcl at CUMT

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