具有数值的 ID3 决策树答案

【问题标题】：ID3 Decision Tree with Numeric Values具有数值的 ID3 决策树
【发布时间】：2011-01-18 13:12:42
【问题描述】：

我正在寻找使用 Python 或任何将验证和测试文件作为输入并返回预测的语言的 ID3 决策树实现。

我找到了this，但我无法将它们调整为数值，例如到Iris dataset。

您知道任何可以在控制台上运行或用 Python 编写的 ID3 树实现吗？或者任何关于如何将this 与数值一起使用的建议都很棒。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我有一个用python编写的类似算法C4.5。它从控制台工作。如果你有兴趣，我把它放在这里。

抱歉，如果您不需要这个帖子。

顺便说一句，我已经在 Iris 数据集上对其进行了测试 :)

更新：

我已经上传了：代码和数据：

希望对你有帮助。

顺便说一句，程序也可以通过graphViz将树绘制成“png”

【讨论】：

是的，如果你能分享C4.5算法，我将不胜感激。
感谢 C4.5 代码。我需要计算分类的准确性。如何在您的代码中获取预测类？我尝试使用分类（tree_root，ds），但它似乎返回与原始相同的类标签 - 或者我做错了什么:)
是的，你是对的。标签是相同的，因为学习过程是在整个 iris 数据集上进行的。只需从数据文件中排除一些数据向量（或在'load_iris'函数中执行），并使用排除的向量来测试预测。