/ID3

数据挖掘课设,ID3/CART对心脏病数据做二分类和可视化,含报告和PPT

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

ID3

数据挖掘课设，使用ID3/CART做二分类+可视化，含报告和PPT

定义了ID3，导入到pycaret框架的代码被注释了，所以你如果直接运行实际上跑的是CART(使用基尼系数)

运行环境

python3

环境配置

conda create -n id3 python=3.9
conda activate id3
pip install -r requirements.txt
pip install ipykernel
jupyter notebook

模型训练

通过遍历最大深度从0到50的模型的十折交叉验证的效果，获取最优的剪枝深度

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模型效果

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特征解释

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文件目录

.
├── 计科2103王贺麟202112085.docx
├── 计科2103王贺麟202112085.pptx
├── assets
│   ├── 调最大深度.png
│   ├── 特征解释.png
│   └── 效果.png
├── cardio_train.csv
├── cardio_zscore.csv
├── decision_tree_origin.png
├── decision_tree.png
├── decision_tree.svg
├── LICENSE
├── logs.log
├── my_data.csv
├── my_data.xlsx
├── README.md
└── tree.ipynb

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