决策树，decision的pyton代码和注释（机器学习实战）

本文主要是介绍决策树，decision的pyton代码和注释（机器学习实战），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Decison Tree的注释：画图部分不给注释了

from math import log
import numpy
def calcShannonEnt(dataSet):numEntries = len(dataSet)labelCounts = {}

#这个是字典，｛a:1,b:2｝其中a，b是key，1，2是对应的valuefor featVec in dataSet:currentLabel = featVec[-1]

#-1代表最后一行，也就是类标if currentLabel not in labelCounts.keys():labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1
    shannonEnt = 0.0
    for key in labelCounts:prob = float(labelCounts[key])/numEntriesshannonEnt -= prob * log(prob,2)

这篇关于决策树，decision的pyton代码和注释（机器学习实战）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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