机器学习决策树2个经典案例

机器学习决策树

import operator
from math import log
import matplotlib.pyplot as plt


def createDataSet（）:
    dataSet = [[1 1 ‘yes‘]
               [1 1 ‘yes‘]
               [1 0 ‘no‘]
               [0 1 ‘no‘]
               [0 1 ‘no‘]]
    labels = [‘不浮出水面是否可以生存‘ ‘是否有脚蹼‘]
    return dataSet labels


# 计算香农熵
def calcShannonEnt（dataSet）:
    numEntries = len（dataSet）
    labelCounts = {}
    for feaVec in dataSet:
        currentLabel = feaVec[-1]
        if currentLabel not in labelCounts:
            labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1
    shannonEnt = 0.0
    for key in labelCounts:
        prob = float（labelCounts[key]） / numEntries
        shannonEnt -= prob * log（prob 2）
    return shannonEnt


def splitDataSet（dataS

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       7108  2019-03-13 16:42  机器学习决策树两个经典案例\决策树.py

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