西瓜书课后题——第四章（决策树）资源文件介绍
本资源文件提供了《机器学习》（周志华著）第四章“决策树”课后题的详细解答和相关代码实现。内容涵盖了基于信息熵和基尼指数的决策树算法，包括未剪枝、预剪枝和后剪枝策略的实现，并通过西瓜数据集进行了实例演示。
内容概述
- 决策树算法实现：
- 基于信息熵的决策树算法
- 基于基尼指数的决策树算法
- 剪枝策略：
- 未剪枝决策树
- 预剪枝决策树
- 后剪枝决策树
- 数据集：
- 使用西瓜数据集进行算法验证和演示
- 代码实现：
- Python代码实现，包括数据读取、决策树生成、剪枝策略应用等
使用说明
- 环境要求：
- Python 3.x
- 必要的Python库：numpy, pandas, matplotlib
- 运行步骤：
- 下载资源文件并解压
- 安装所需的Python库
- 运行代码文件，查看决策树生成和剪枝效果
注意事项
- 代码中可能涉及中文乱码问题，建议使用合适的字体文件（如simhei.ttf）进行配置。
- 代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。
贡献
欢迎对代码进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
版权声明
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