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Decision_tree-python

决策树分类(ID3,C4.5,CART)

三种算法的区别如下:

(1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性,选择信息增益最大的;

(2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性,再从中选择增益率最高的;

(3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性,选择基尼值最小的属性作为划分属性.

本次实验我的数据集如下所示:

共分为四个属性特征:年龄段,有工作,有自己的房子,信贷情况;
现根据这四种属性特征来决定是否给予贷款

image

为了方便,我对数据集进行如下处理:

在编写代码之前,我们先对数据集进行属性标注。

(0)年龄:0代表青年,1代表中年,2代表老年;

(1)有工作:0代表否,1代表是;

(2)有自己的房子:0代表否,1代表是;

(3)信贷情况:0代表一般,1代表好,2代表非常好;

(4)类别(是否给贷款):no代表否,yes代表是。

存入txt文件中:

image

然后分别利用ID3,C4.5,CART三种算法对数据集进行决策树分类;

具体代码见:tree.py和treePlotter.py

实验结果如下:

(1)先将txt中数据读入数组,并打印出数据集长度,即共有多少条数据,并计算出起始信息熵Ent(D),然后分别找出三种算法的首个最优特征索引

image

(2)下面通过相应的最优划分属性分别创建相应的决策树,并对测试集进行测试,测试集如下:

image

结果如下:

ID3算法:

iamge iamge

C4.5算法:

image image

CART算法:

image image

由上面结果可以看出:

(1)ID3和C4.5的最优索引以及决策树形图是相同的,而CART的最优索引以及决策树形图与前面两者不同,这与它们的选择标准以及训练集有关;
(2)但同时我们也发现,三种算法对测试集的测试结果是相同的,经过后期手动匹配,结果完全正确,这说明我们的决策树实验结果是正确的。

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