決策樹(完整版)
【正文】 A1的凈收益值 =[300*+（ 60） *]*5450=510萬 A2的凈收益值 =[120*+30*]*5240=225萬 謝謝 THE END 。再向下分支，“ 風(fēng) ” 取 “ 有風(fēng) ” 時(shí)全為 N類，該分支標(biāo)記 N；取 “ 無風(fēng) ” 時(shí)全為 P類，該分支標(biāo)記 P。 決策樹算法 ID3基本思想 決策樹算法 天氣 氣溫 濕度 風(fēng)1 晴 熱 高 無風(fēng) N2 晴 熱 高 有風(fēng) N3 多云 熱 高 無風(fēng) P4 雨 適中 高 無風(fēng) P5 雨 冷 正常 無風(fēng) P6 雨 冷 正常 有風(fēng) N7 多云 冷 正常 有風(fēng) P8 晴 適中 高 無風(fēng) N9 晴 冷 正常 無風(fēng) P10 雨 適中 正常 無風(fēng) P11 晴 適中 正常 有風(fēng) P12 多云 適中 高 有風(fēng) P13 多云 熱 正常 無風(fēng) P14 雨 適中 高 有風(fēng) NN O . 類別屬性ID3基本思想 決策樹算法 晴 多云 雨 P 正常 P N N P 有風(fēng) 無風(fēng) 濕度 風(fēng) 天氣 高 ID3基本思想 決策樹算法 P N 多云 (12) 雨 (14) 風(fēng) 有風(fēng)(2,6,7,11,12,14) 溫度 高 (2,12,14) 正常 (6,7,11) 氣溫 氣溫 N 熱 (2) 適中 (12,14) 天氣 P 適中 (11) 冷 (6,7) N P 多云 (6) 雨 (7) 天氣 高 (1,3,4,8) 無風(fēng)(1,3,4,5,8,9,10,13) 正常 (5,9,10,13) 適中 (4,8) P 熱 (1,3) P N P N 晴 (1) 多云 (3) 晴 (8) 雨 (4) 溫度 氣溫 天氣 天氣 ID3算法 從根結(jié)點(diǎn)（ root node）開始，對結(jié)點(diǎn)計(jì)算所有可能的特征的信息增益，選擇信息增益最大的特征作為結(jié)點(diǎn)的特征，由該特征的不同取值建立子結(jié)點(diǎn)；再對子結(jié)點(diǎn)遞歸的調(diào)用以上方法，構(gòu)建決策樹；直到所有特征的信息增益均很小或者沒有特征可以選擇為止。 氣溫 ，取值為：冷，適中，熱。 決策樹簡介 遞歸構(gòu)建決策樹 def createTree(dataSet,labels): classList = [example[1] for example in dataSet] if (classList[0]) == len(classList): return clas
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