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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 |正序浏览
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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。
% F3 y, ?& w7 P4 `9 A% ^
* c' W& X0 L! [; n### C4.5算法概述- G3 Y4 L5 n& t3 t$ o

, }* o0 o' K1 {C4.5算法主要包括以下步骤:
% l. R0 w- b6 L* {- r, `
( @- ^6 V3 L1 ]* K8 c+ R1. **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。
& n8 g& q& q0 d2. **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。/ `0 I2 v6 t# P
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。
+ S' D/ k9 }) q! ~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。
: m# u& ~# O& d  u( f
( b/ v" p. _' w. A4 G3 E8 I
# b$ P7 R& I& O6 Z
; |' q- u2 s. Q$ T. p' h. a; _3 S3 E& l

8 u; f/ P* i( G

my_decision_tree.py

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