网站模板为什么不好,张雪峰软件工程的前景,亚马逊入驻费用及条件,西安seo优化工作室文章目录 第5章 决策树—python 实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树，例5.3scikit-learn实例《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第5章 决策树 第5章 决策树—python 实践
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
… 文章目录 第5章 决策树—python 实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树，例5.3scikit-learn实例 《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第5章 决策树 第5章 决策树—python 实践
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inlinefrom sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from collections import Counter
import math
from math import log
import pprint书上题目5.1 def create_data():datasets = [['青年', '否', '否', '一般', '否'],['青年', '否', '否', '好', '否'],['青年', '是', '否', '好', '是'],['青年', '是', '是', '一般', '是'],['青年', '否', '否', '一般', '否'],['中年', '否', '否', '一般', '否'],['中年', '否', '否', '好', '否'],['中年', '是', '是', '好', '是'],['中年', '否', '是', '非常好', '是'],['中年', '否', '是', '非常好', '是'],['老年', '否', '是', '非常好', '是'],['老年', '否', '是', '好', '是'],['老年', '是', '否', '好', '是'],['老年', '是', '否', '非常好', '是'],['老年', '否', '否', '一般', '否'],]labels = [u'年龄', u'有工作', u'有自己的房子', u'信贷情况', u'类别']# 返回数据集和每个维度的名称return datasets, labelsdatasets, labels = create_data()
train_data = pd.DataFrame(datasets, columns=labels)# 熵
def calc_ent(datasets):data_length = len(datasets)label_count = {}for i in range(data_length):label = datasets[i][-1]if
