python决策树算法代码_决策树算法的Python实例

1.部分代码实现

import numpy as np

from sklearn import datasets

from math import log

from collections import Counter

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data[:,2:]

y = iris.target

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# criterion = "entropy" : 基于信息熵的方式

dt_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = 2,criterion = "entropy")

dt_clf.fit(X,y)

#模拟使用信息熵进行划分

#d:维度，value:阈值

#获得划分用的d(维度)和value(阈值)

def try_split(X,y):

#方法：通过多次尝试，使信息熵结果最低

best_entropy = float('inf') #用正无穷的值初始化best_entropy

best_d = -1

best_v = -1

#X的维度数:X.shape[1]

#阈值：d划分后的中间值,所以需要先对X的每一列的值进行排序

for d in range(X.shape[1]): #列扫描

sorted_index = np.argsort(X[:,d])

for i in range(1,len(X)): #行扫描

#防止相邻的两个数相等

if X[sorted_index[i - 1],d

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