Python实现决策树算法的主要步骤为:
i、划分节点
在每个节点,根据信息增益选择最优的特征来划分。
计算划分信息增益的公式为:
info_gain = info(parent) - info(left) - info(right) 其中parent表示父节点, left 表示左子节点,right表示右子节点。
ii、停止条件
- 节点包含的所有实例属于同一类
- 节点中实例已经达到预设阈值
- 特征集合已经用完,无法划分
iii、创建子节点
根据特征值将实例分配到左右子节点中。
iv、生成叶子节点
符合停止条件的节点被标记为叶子节点。
v、剪枝
可选性的使用预剪枝和后剪枝减少过拟合。
vi、prediction
新实例从根节点开始,根据每个节点的特征值一直向下,最终到达叶子节点,得到分类结果。
总的来说,Python实现决策树算法的主要步骤为:
- 根据信息增益选择最优特征划分节点
- 设置停止条件
- 根据特征值创建子节点
- 生成叶子节点
- 可选使用剪枝
- 最终到达叶子节点得到分类结果
其中1-5步骤构建决策树,6步骤实现决策树的分类。
遍历每个节点,选择最优划分特征,通过分割实例,不断创建子节点,直到满足叶子节点条件,构建完整的决策树。