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项目简介
这是一个基于Python的机器学习代码项目，聚焦于决策树桩的实现和决策树的构建。项目旨在提供一个处理二分类问题的简单机器学习示例，满足CMU机器学习课程的作业要求，涵盖了数据集处理、决策树构建与评估等内容。
项目的主要特性和功能
- 决策树桩的实现：
decisionStump.py实现决策树桩，可用于二分类问题，能加载数据、训练模型、进行预测并计算错误率。 - 决策树的构建：
decisionTree.py通过递归分割数据集，依据基尼增益选择最佳分割属性，构建决策树结构。 - 数据质量评估：
inspection.py可对数据集进行质量评估，计算错误率和基尼不纯度，衡量模型性能和数据集纯度。 - 数据加载与处理：
loadData.py包含加载和处理数据的类，支持从文件加载数据集，获取指定列的数值和标签值。
安装使用步骤
前提条件
- Python环境（推荐使用Python 3.x版本）。
- 所需的Python库：numpy（用于科学计算）。
使用步骤
- 安装依赖：在项目的根目录下，运行
pip install numpy安装所需的numpy库。 - 运行代码：根据需求运行相应的Python文件，如
decisionStump.py或decisionTree.py等，注意查看每个文件的命令行参数要求。 - 数据准备：准备符合要求的输入数据，通常为制表符分隔的文本文件。
- 结果查看：运行代码后，查看输出文件或打印结果以了解模型的性能。
注意事项
- 确保输入数据格式正确，符合代码要求。
- 示例代码仅作学习用途，实际应用可能需更多数据处理和错误处理机制。
- 项目仅含简单决策树实现，对大型或复杂数据集效果可能不佳，建议按需进一步优化改进。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】