数据挖掘python实例，数据挖掘分析python

决策树之ID3算法及其Python实现

ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。

最后，我们选择信息增益最大的特征就可以了，相当于是遍历了一遍特征，找出来了根节点，然后再其余的特征中继续通过信息增益找接下来的分支节点。使用信息增益作为衡量标准的决策树算法又称为 ID3 。

但，不仅仅如此。 决策树作为嵌入型特征选择技术结合了特征选择和分类算法，根据特征选择如何生成分类模型也是决策树的一部分。

ID3算法是对CLS算法的改进，主要是摒弃了属性选择的随机性。

ID3算法介绍ID3算法全称为迭代二叉树3代算法(Iterative Dichotomiser 3)该算法要先进行特征选择，再生成决策树，其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。

返回 ； (6)对第 个子结点，以 为训练集，以 为特征集，递归的调用步骤(1)~步骤(5)，得到子树 ，返回 。对上述表的训练集数据，利用ID3算法建立决策树。

相关问答

Q1: 如何用python进行大数据挖掘和分析

1、一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。

2、利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。

3、大数据分析Python字典由键值对组成，因此在每个循环中，我们需要访问两个元素(键和值)。与其enumerate()像使用列表那样使用，不如遍历两个键和每个键值对的对应值，我们需要调用该。items()方法。

4、所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。用Python进行数据分析之前，你需要从Continuum.io下载Anaconda。

Q2: 有用python做数据挖掘的么,求指导一些

对于数据挖掘来讲，Python对数据清洗、数据探索、建立宽表、变量筛选、建模、模型参数优化、模型输出、模型投产等等一系列环节均有成熟的“包”进行支持。

文本挖掘(TextMinin)是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。文本挖掘的主要目的是从非结构化文本文档中提取有趣的、重要的模式和知识。可以看成是基于数据库的数据挖掘或知识发现的扩展。

用Python进行数据分析之前，你需要从Continuum.io下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。

Q3: 学Python能干什么?

1、学会python可以做以下工作。Web开发（Python后端）Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。

2、Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

3、还有可以做网站，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的；也可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

4、学python能做的工作 Web应用开发 服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和TurboGears，迅速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等；国外的Google、Dropbox等。

5、web开发：Python拥有非常完善的与web服务器进行交互的库，以及大量免费前端网页模板，有非常优秀而且成熟的diangoWEB框架，功能齐全。

6、学了python能够从事Web开发、数据科学、网络爬虫、自动化运维、嵌入式应用开发、游戏开发和桌面应用开发方面的相关工作。学了python可以当作副业，增加自己的收入。

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