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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。* c8 K: U0 ]0 ?# u
. {. J; k+ P$ U' ?  F
### C4.5算法概述6 y1 k2 I, z+ m( p1 q, I

5 S% z' Z; q' I+ V: [C4.5算法主要包括以下步骤:
$ t3 Z0 z% c5 X/ S
( ]+ g3 Q6 V  i  w' f1. **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。
: t* U  k; X5 Y! ~5 x2. **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。  r5 C8 z1 {4 o! p% e3 d
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。
2 X" D" E: @: K3 ]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; q# @% ]/ g0 n# m6 `
- s% V9 k! O, Y( f! o* q% v9 T
% B8 p' {4 }' H5 {9 f* }6 E

; E3 v9 c1 V, {4 ]9 ]- o" {5 M& z; f
/ Y, ]( y! [- r" [% s5 F0 @3 z$ W. k

my_decision_tree.py

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