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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。1 G  N0 `" R9 Z# T! r

! Q* M3 O" ^2 a* M5 g### C4.5算法概述* s5 P3 P- p, R3 j+ Y) V
3 u. M: |& Y$ Y( u& X" {6 w
C4.5算法主要包括以下步骤:5 |2 U9 g* z0 C( L- ~% s* P! |
+ r$ M. x& `) G" L3 B/ }8 W
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。
& I, i4 v9 s$ ~; j2. **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。' {- F) D9 T! u8 j5 ]
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。" |6 v- n" q+ d2 m0 o8 T
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。
* o* u) x. N* o" a& B
, O. m* C3 ^% {+ c
) U5 r# `9 E& H/ g8 _! M% [
% _0 H; I7 t" |; ~8 X+ G! P' l7 p2 P8 R

3 h4 l0 S% k! \! {7 a2 C

my_decision_tree.py

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