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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。7 T' m. N! a( I. D) |. x) ?
, V1 ]  P# V" p: U( Z
### C4.5算法概述6 g  H/ z) l; N4 |. z

/ @& a3 z+ J1 C5 tC4.5算法主要包括以下步骤:; e6 H; V2 h( M: H' T
& P4 f4 p; E4 e3 s
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。& K3 ?# ~" ^9 }: R$ B4 p, c
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。
# r* r, g1 k) ~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。' p: A5 V2 K: {2 [5 {7 G
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。1 ?( l0 a2 e% d$ x
  n8 h5 a1 t  R5 Z0 K( G
2 l1 j7 p4 s* \7 n# j! @

- I1 Z& o7 n4 K4 \, j3 [' E9 z* y7 {% d" n# ^

+ s& p/ F1 ]3 w' g

my_decision_tree.py

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