python实现决策树分类(2)
在上一篇文章中,我们已经构建了决策树,接下来可以使用它用于实际的数据分类。在执行数据分类时,需要决策时以及标签向量。程序比较测试数据和决策树上的数值,递归执行直到进入叶子节点。 这篇文章主要使用决策树分类器就行分类,数据集采用UCI数据库中的红酒,白酒数据,主要特征包括12个,主要有非挥发性酸,挥发性酸度, 柠檬酸, 残糖含量,氯化物, 游离二氧化硫, 总二氧化硫,密度, pH,硫酸盐,酒精, 质量等特征。 下面是具体代码的实现: #coding :utf-8 ''' 2017.6.26 author :Erin function: decesion tree ID3 '''
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