Drzewo decyzyjne ID3 z wartościami numerycznymi

Poszukuję implementacji drzewa decyzyjnego ID3 w Pythonie lub w innych językach, które wymagają sprawdzenia poprawności i pliku testowego jako danych wejściowych i zwracają podpowiedzi.Drzewo decyzyjne ID3 z wartościami numerycznymi

Znalazłem this i nie mogłem dostosować ich do wartości liczbowych, np. do Iris dataset.

Czy znasz jakieś wdrożenie drzewa ID3, które działa z konsoli lub dowolnego napisanego w Pythonie? Lub wszelkie sugestie, jak używać this z wartościami numerycznymi, będą niesamowite.

Źródło

2010-02-18 Stephen T.

Mam podobny algorytm C4.5 napisany w python. Działa z konsoli. Jeśli jesteś zainteresowany, umieściłem to tutaj.

Przepraszamy za wpis, jeśli tego nie potrzebujesz.

BTW, ja testowałem go na Iris zbioru danych :)

UPDATE:

Wysłałem zarówno: kod i dane:

C4.5 - http://pastebin.ca/1802066
tęczówki .data - http://pastebin.ca/1802067

Mam nadzieję, że ci to pomoże.

BTW, Program można również narysować drzewo na „png” poprzez Graphviz

Źródło

2010-02-18 22:15:50 woo

Tak, będę wdzięczny, jeśli możesz podzielić algorytmu C4.5. –

Dzięki za kod C4.5. Muszę obliczyć dokładność klasyfikacji. Jak mogę uzyskać klasy predykcyjne w twoim kodzie? Próbowałem użyć classify (tree_root, ds), ale wygląda na to, że zwraca te same etykiety klas co oryginał - lub robię coś nie tak :) –

Tak, masz rację. Etykiety są takie same, ponieważ proces uczenia się odbywa się na zestawie danych całej tęczówki. Wystarczy wyłączyć niektóre z wektorów danych z pliku danych (lub zrobić to w funkcji "load_iris") i użyć wykluczonych wektorów do testowania przewidywania. – woo

Drzewo decyzyjne ID3 z wartościami numerycznymi

Odpowiedz

Powiązane problemy