从零开始的决策树
从零开始的决策树
在本项目中，我将从头开始实现决策树学习算法（仅使用numpy）。
我将使用一个数据集，其中包括从Audubon社会北美蘑菇现场指南（1981）中提取的蘑菇记录。 该数据库描述了姬松茸和Lepiota家族不同种类的镀金蘑菇的样品。 在提供的文件（冬菇数据.txt）的一行中，每个样本均由23个字符的字符串描述。 每个这样的字符串描述每个样本的22个属性的值（如下所述），最后一个字符对应于蘑菇正确分类为可食用（e）或有毒（p）蘑菇。
例如，数据集中的前两个样本是有毒的，然后是可食用的物种，如下所示：
xsntpfcnkeesswwpwopks向上
xsytafcbkecsswwpwopnn ge
表1的末尾给出了22个属性变量及其值。 （并且也列在文件（properties.txt）中，以供参考）。
程序开始时，它应要求用户输入三个信息：
训练集大小：该值应该是25
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[{"title":"（ 7 个子文件 38KB ） 从零开始的决策树","children":[{"title":"Decision-Tree-from-scratch-master","children":[{"title":"decisiontree_h1.py <span style='color:#111;'> 7.95KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"output_run01 - h1.txt <span style='color:#111;'> 4.31KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"properties.txt <span style='color:#111;'> 588B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"run01.png <span style='color:#111;'> 9.85KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.52KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"decisiontree_h2.py <span style='color:#111;'> 6.90KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mushroom_data.txt <span style='color:#111;'> 253.54KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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