下面小编就为大家带来一篇python实现决策树C4.5算法详解(在ID3基础上改进)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2021-11-27 14:58:23
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python实现ID3决策树，按照给定特征划分数据集
:param axis:划分数据集的特征的维度
:param value:特征的值
:return: 符合该特征的所有实例（并且自动移除掉这维特征）
mian.py 绘制决策树
2021-11-22 09:09:29
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ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集
2021-11-20 08:10:37
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主要介绍了python实现决策树ID3算法的示例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2021-11-19 22:18:56
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数据挖掘概念与技术课本P218页数据表格式为.csv。。决策树一般采用贪心策略**自顶向下**递归的分治方式构造，从训练元组集和与之相关联的类标号开始，随着树的构建，训练集递归地划分成较小的子集。构造过程大致如下：
1. 构造**根结点**，根据**属性选择度量**（例如ID3的信息增益）来选择合适的属性作为根结点。
2. 根据根结点的属性值（可能是离散的，连续的或二值的）**分枝**，每个分枝代表元组在该属性下可能满足的条件。
2021-11-16 11:18:50
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只用到了numpy库，自己编写的函数，计算交叉熵、信息增益、递归创建决策树、解码分类
# 第1步: 针对每个特征，计算信息增益
# 第2步: 选取最大增益的特征，分裂决策树，递归调用
# 第3步: 解码决策树，进行分类
2021-11-08 21:55:44
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