python实现id3算法实例

Question

求一个使用id3算法解决实际应用问题的例子，用python代码实现

Answer 1

from math import log
import operator
 
 
 
"""
函数说明:创建测试数据集
"""
def createDataSet():
    dataSet = [[0, 0, 0, 0, 'no'],         #数据集
               [0, 0, 0, 1, 'no'],
               [0, 1, 0, 1, 'yes'],
               [0, 1, 1, 0, 'yes'],
               [0, 0, 0, 0, 'no'],
               [1, 0, 0, 0, 'no'],
               [1, 0, 0, 1, 'no'],
               [1, 1, 1, 1, 'yes'],
               [1, 0, 1, 2, 'yes'],
               [1, 0, 1, 2, 'yes'],
               [2, 0, 1, 2, 'yes'],
               [2, 0, 1, 1, 'yes'],
               [2, 1, 0, 1, 'yes'],
               [2, 1, 0, 2, 'yes'],
               [2, 0, 0, 0, 'no']]
    labels = ['年龄', '有工作', '有自己的房子', '信贷情况']        #分类属性
    return dataSet, labels                           #返回数据集和分类属性
 
 
"""
函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵)
Parameters:
    dataSet - 数据集
Returns:
    shannonEnt - 经验熵(香农熵)
"""
def calcShannonEnt(dataSet):
    numEntires = len(dataSet)                        #返回数据集的行数
    labelCounts = {}                                 #保存每个标签(Label)出现次数的字典
    for featVec in dataSet:                          #对每组特征向量进行统计
        currentLabel = featVec[-1]                   #提取标签(Label)信息
        if currentLabel not in labelCounts.keys():   #如果标签(Label)没有放入统计次数的字典,添加进去
            labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1               #Label计数
    shannonEnt = 0.0                                 #经验熵(香农熵)
    for key in labelCounts:                          #计算香农熵
        prob = float(labelCounts[key]) / numEntires  #选择该标签(Label)的概率
        shannonEnt -= prob * log(prob, 2)            #利用公式计算
    return shannonEnt                                #返回经验熵(香农熵)
 
 
"""
函数说明:按照给定特征划分数据集
Parameters:
    dataSet - 待划分的数据集
    axis - 划分数据集的特征
    value - 需要返回的特征的值
"""
def splitDataSet(dataSet, axis, value):
    retDataSet = []                                     #创建返回的数据集列表
    for featVec in dataSet:                             #遍历数据集
        if featVec[axis] == value:
            reducedFeatVec = featVec[:axis]             #去掉axis特征
            reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])     #将符合条件的添加到返回的数据集
            retDataSet.append(reducedFeatVec)
    return retDataSet                                   #返回划分后的数据集
 
 
"""
函数说明:选择最优特征
Parameters:
    dataSet - 数据集
Returns:
    bestFeature - 信息增益最大的(最优)特征的索引值
"""
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
    numFeatures = len(dataSet[0]) - 1                     #特征数量
    baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)                 #计算数据集的香农熵
    bestInfoGain = 0.0                                    #信息增益
    bestFeature = -1                                      #最优特征的索引值
    for i in range(numFeatures):                          #遍历所有特征
        #获取dataSet的第i个所有特征
        featList = [example[i] for example in dataSet]
        uniqueVals = set(featList)                         #创建set集合{},元素不可重复
        newEntropy = 0.0                                   #经验条件熵
        for value in uniqueVals:                           #计算信息增益
            subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)           #subDataSet划分后的子集
            prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet))           #计算子集的概率
            newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet)        #根据公式计算经验条件熵
        infoGain = baseEntropy - newEntropy                        #信息增益
        print("第%d个特征的增益为%.3f" % (i, infoGain))             #打印每个特征的信息增益
        if (infoGain > bestInfoGain):                              #计算信息增益
            bestInfoGain = infoGain                                #更新信息增益，找到最大的信息增益
            bestFeature = i                                        #记录信息增益最大的特征的索引值
    return bestFeature                                             #返回信息增益最大的特征的索引值
 
 
"""
函数说明:统计classList中出现此处最多的元素(类标签)
Parameters:
    classList - 类标签列表
Returns:
    sortedClassCount[0][0] - 出现此处最多的元素(类标签)
"""
def majorityCnt(classList):
    classCount = {}
    for vote in classList:                                        #统计classList中每个元素出现的次数
        if vote not in classCount.keys():
            classCount[vote] = 0
        classCount[vote] += 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)        #根据字典的值降序排序
    return sortedClassCount[0][0]                                #返回classList中出现次数最多的元素
 
 
"""
函数说明:递归构建决策树
Parameters:
    dataSet - 训练数据集
    labels - 分类属性标签
    featLabels - 存储选择的最优特征标签
Returns:
    myTree - 决策树
"""
def createTree(dataSet, labels, featLabels):
    classList = [example[-1] for example in dataSet]               #取分类标签(是否放贷:yes or no)
    if classList.count(classList[0]) == len(classList):            #如果类别完全相同则停止继续划分
        return classList[0]
    if len(dataSet[0]) == 1:                                       #遍历完所有特征时返回出现次数最多的类标签
        return majorityCnt(classList)
    bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)                   #选择最优特征
    bestFeatLabel = labels[bestFeat]                               #最优特征的标签
    featLabels.append(bestFeatLabel)
    myTree = {bestFeatLabel:{}}                                    #根据最优特征的标签生成树
    del(labels[bestFeat])                                          #删除已经使用特征标签
    featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]        #得到训练集中所有最优特征的属性值
    uniqueVals = set(featValues)                                   #去掉重复的属性值
    for value in uniqueVals:
        subLabels=labels[:]
        #递归调用函数createTree(),遍历特征，创建决策树。
        myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), subLabels, featLabels)
    return myTree
 
 
"""
函数说明:使用决策树执行分类
Parameters:
    inputTree - 已经生成的决策树
    featLabels - 存储选择的最优特征标签
    testVec - 测试数据列表，顺序对应最优特征标签
Returns:
    classLabel - 分类结果
"""
def classify(inputTree, featLabels, testVec):
    firstStr = next(iter(inputTree))             #获取决策树结点
    secondDict = inputTree[firstStr]             #下一个字典
    featIndex = featLabels.index(firstStr)
    for key in secondDict.keys():
        if testVec[featIndex] == key:
            if type(secondDict[key]).__name__ == 'dict':
                classLabel = classify(secondDict[key], featLabels, testVec)
            else:
                classLabel = secondDict[key]
    return classLabel
 
 
if __name__ == '__main__':
    dataSet, labels = createDataSet()
    featLabels = []
    myTree = createTree(dataSet, labels, featLabels)
    print(myTree)
    testVec = [0, 1]     # 测试数据
    result = classify(myTree, featLabels, testVec)
    if result == 'yes':
        print('放贷')
    if result == 'no':
        print('不放贷')

原代码链接：

决策树算法ID3算法（Python3实现）_Asia-Lee的博客-CSDN博客_id3算法的python实现 目录1、数据集准备2、使用ID3算法递归构建决策树并使用决策树执行分类2.1 ID3算法概述2.2 递归终止的条件：2.3 代码实现如下：3、Matplotlib实现决策树可视化4、决策树的存储与读取5、决策树优点和缺点1、数据集准备 ... https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/81118245

望采纳，谢谢