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自编程实现C4.5生成决策树算法

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发表于 2025-1-23 16:39 |只看该作者 |倒序浏览
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实现C4.5算法以构建决策树是一个比较复杂但有趣的任务。以下是C4.5算法的基本步骤,以及自编程实现的示例代码。
! s; |  ?4 d& {7 r6 @2 j: p3 T. H
### C4.5算法概述
6 Y2 C" e: `  H5 u4 W6 |1 A6 v: D) G0 Z
C4.5算法主要包括以下步骤:1 B) ^2 [+ j0 n2 `! R7 E
6 C  E3 q5 }. Q. K% Y, u& |" A. y! S6 `
1. **计算信息增益和增益率**:使用训练数据计算每个特征的信息增益和增益率,以选择最佳切分特征。; g! I8 {# U: K) k  ~
2. **创建树节点**:根据最佳特征分裂数据集,并递归生成决策树的节点。2 [& n# S$ O- b# j- ~+ ^& Q0 e
3. **处理缺失值**:C4.5能够处理缺失数据,可以通过概率计算来考虑缺失值。$ `+ X' G1 l5 Z5 q. i# n& J( [  o
4. **剪枝和处理分类结果**:避免过拟合,并基于测试数据进行剪枝以提升泛化能力。- p* L1 S: ~+ o# N! N9 A6 N

( r( u" _" v# N
( r2 _! x& P) ]: L: |
+ V; d6 k. I7 `4 O) b, B; @
2 e' C; @6 F1 B( G+ J  a
4 W6 U. j. c/ K+ K" G

my_decision_tree.py

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