决策树id3python代码与数据

用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。内含有比较规范的报告文

决策树之ID3算法源码及数据文件，在博客上数据文件格式被打乱，因此直接上传上来

数据挖掘作业，决策树，安书上做的 ，有自己的写的图文并茂的word文档

本文章介绍了决策树的经典算法ID3与C4.5

决策树是一种描述概念空间的有效的归纳推理办法。 基于决策树的学习方法可以进行不相关的多 概念学习，具有简单快捷的优势，已经在各 个领域取得广泛应用

本文旨在展示在Python环境中，如何搭建决策树预测模型，并通过实际案例演示ID3算法的具体实现。通过引入DecisionTree.py文件，我们能够快速导入并创建树结构，实施ID3算法以实现对数据的

代码来自Peter Harrington《机器学习实战 · 第三章》一.决策树的构造及绘制整体代码二.构造及绘制的各部分函数1.计算给定数据集的香农熵2.按照给定特征划分数据集3.选择最好的数据集划分

绝对与网上现有的实现不同；带有数据集；linux环境，g++ 4.8.2版本下开发，可运行；注释详尽；windows下若用非代码编辑器查看，格式会比较纠结

Java实现的数据挖掘、机器学习中经典的分类器算法ID3,C4.5,具体可点击我的博客查看

主要利用了网上的决策树ID3算法，添加了调用决策树的模块，输出决策树调用最终产生的结果