Python手撸机器学习系列（六）：决策树
简介
本资源文件提供了基于Python实现的决策树算法，包括决策树的构建和剪枝过程。代码实现参考了周志华教授的《机器学习》（西瓜书）中的决策树章节，并附有详细的代码注释和解释。
内容概述
- 决策树基础：
- 介绍了决策树的基本概念和原理。
- 详细讲解了ID3、C4.5和CART三种常见的决策树算法。
- Python实现：
- 提供了完整的Python代码，实现了ID3、C4.5和CART决策树的构建过程。
- 代码中包含了信息熵、信息增益、增益率等关键概念的计算方法。
- 剪枝处理：
- 介绍了决策树剪枝的基本原理和方法。
- 提供了剪枝处理的Python实现代码。
- 示例数据集：
- 使用周志华教授《机器学习》中的西瓜数据集2.0进行示例演示。
- 提供了数据集的CSV格式文件，方便用户直接使用。
使用说明
- 环境要求：
- Python 3.x
- 依赖库：pandas, numpy
- 代码运行：
- 下载资源文件后，直接运行Python脚本即可生成决策树模型。
- 可以根据需要修改数据集或调整参数。
- 结果展示：
- 代码运行后会输出决策树模型，并以字典形式展示。
- 提供了测试数据集，用户可以自行测试模型的预测能力。
贡献与反馈
欢迎对代码进行改进和优化，如有任何问题或建议，请在GitHub仓库中提交Issue或Pull Request。
版权声明
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