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机器学习之决策树理论与代码实践
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决策树原生代码实现:数据集熵的计算
ncu_jjq
2023-01-12 15:00:54
课时名称
课时知识点
决策树原生代码实现:数据集熵的计算
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机器学习 -
决策树
【方法二】ID3
【1】目录:机器学习 -
决策树
ID3 算法伪
代码
机器学习 -
决策树
ID3 算法
实现
思路机器学习 -
决策树
ID3 算法具体
代码
伪
代码
图片 - 《西瓜书》算法
实现
思路:创建数据样本集合;划分
数据集
:根据不同的特征,把该特征从整个DataSet中抽出来放在新的List中,后续
计算
[特征
熵
]做准备;
计算
[经验
熵
];
计算
[信息增益] = [经验
熵
] - [特征
熵
] 取最大的特征 ---- ...
决策树
原理及Python
代码
实现
决策树
其实就是按节点分类
数据集
的一种方法。在本文中,我将讨论数学上如何使用信息论划分
数据集
,并编写
代码
构建
决策树
。 创建
决策树
进行分类的流程如下: (1)创建
数据集
(2)
计算
数据集
的信息
熵
(3)遍历所有特征,选择信息
熵
最小的特征,即为最好的分类特征 (4)根据上一步得到的分类特征分割
数据集
,并将该特征从列表中移除 (5)执行递归函数,返回第三
随机森林的python
实现
-
决策树
-
计算
数据集
的信息
熵
假设给定了一个
数据集
为 dataSet = [[1,1,‘yes’], [1,1,‘yes’], [1,0,‘no’], [0,1,‘no’], [0,1,‘no’]] 如果需要进行构建
决策树
,首先要
计算
label 为yes 与no的信息
熵
, 信息
熵
的公式https://zhuanlan.zhihu.com/p/20794583,
代码
构成为 from math import log #我们要用到...
机器学习实战-3
决策树
划分依据
决策树
的主要依据为信息
熵
计算
,信息
熵
最大的最为分类依据 流程 创建
数据集
–>
计算
信息
熵
,最大值作为结点,划分子
数据集
–> 递归寻找
代码
from math import log import operator ''' 机器学习实战-第三章(
决策树
) '''# 创建
数据集
def createDataSet(): dataset = [ [1, 1, 'y
决策树
实现
决策树
理论 1.1、
计算
信息
熵
(经验
熵
) #
计算
给定
数据集
的
熵
def calc_shannon_entropy(data_set): #
数据集
行数 num_entries = len(data_set) # 类标签 字典 label_counts = {} # 遍历
数据集
, 记录每个标签的数量 for feat_vec i...
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