【源码】基于Python的决策树模型实现

项目简介

本项目是北京理工大学机器学习选修课的大作业，实现了一个基于决策树的分类模型。项目通过命令行接收参数，能从TSV格式文件加载数据，构建决策树模型，进行数据训练与预测，最后将预测结果和误差指标输出到指定文件。

项目的主要特性和功能

1. 数据加载与处理：支持从TSV格式文件加载训练和测试数据，对数据进行向量化和二进制转换预处理，方便决策树构建。
2. 决策树构建：实现决策树的构建、训练和预测功能，可设置决策树最大深度控制模型复杂度。
3. 模型评估：计算并输出训练集和测试集的分类误差指标，支持将预测结果和误差指标写入指定文件。
4. 命令行交互：通过命令行接受训练数据路径、测试数据路径、最大深度、输出文件路径等参数。

安装使用步骤

安装依赖

确保Python环境已安装必要依赖库，如numpy和csv，使用以下命令安装： bash pip install numpy

运行程序

1. 打开命令行终端，导航到项目目录。
2. 使用以下命令格式运行决策树程序： bash python decisionTree.py <train_input> <test_input> <max_depth> <train_out> <test_out> <metrics_out> 例如： bash python decisionTree.py politicians_train.tsv politicians_test.tsv 2 pol_2_train.labels pol_2_test.labels pol_2_metrics.txt

查看结果

程序运行后，会在指定输出文件中生成训练和测试数据的预测结果以及误差指标，打开这些文件可查看模型性能和预测结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】