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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。: a" H( `$ h2 c- {' B

# n1 ^4 x/ D" f/ y+ l, i### C4.5算法概述
% K- z/ ^3 ^  Q) L
! [7 ]1 l( J3 L0 \C4.5算法主要包括以下步骤:6 C. v6 I- Q9 v8 B5 n
/ [7 R. e# N7 [+ M3 ~: J
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。# o- _: @6 f( e9 Y% }# l, j/ \% y
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。
/ N3 |5 i- O7 }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。# W. b0 t' U9 A7 `
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。& `$ {0 W( T; d8 ^# B0 S1 `% t/ c
/ F: e( Y5 l  H  l9 d. E

2 b3 K) p. n! c) l5 K8 r0 \  l
3 h5 u3 Y( _# z: A% }9 P4 c3 \- }! W) r
5 U9 [6 g3 u' t4 ^1 F4 E9 ^

my_decision_tree.py

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