【源码】基于Python的决策树与KNN分类模型实践项目

项目简介

这是一个基于Python实现的机器学习实践项目，聚焦于决策树和K近邻（KNN）分类模型的实现与应用。项目涵盖了用Python编写的决策树和KNN算法代码，具备数据集处理、模型训练、模型评估及预测等完整功能流程，有助于学习者深入了解并实践这两种分类模型的基本用法。

项目的主要特性和功能

1. 决策树实现：包含决策树构建过程，如信息熵计算、特征选择、决策树生成与可视化；具备数据集读取、预处理和归一化功能，便于模型训练。
2. KNN算法实现：提供KNN算法，包含数据预处理、距离计算、分类预测等功能；支持调整K值测试不同KNN模型。
3. 模型训练和评估：利用提供的数据集进行模型训练，并评估模型性能。
4. 预测功能：训练好的模型可对新数据进行预测。

安装使用步骤

假设用户已安装Python环境和必要的库（如numpy, matplotlib等）。 1. 决策树部分：直接运行DecisionTree文件夹下的treePlotter.py文件，该文件包含决策树的构建和可视化代码；可通过修改数据集或调整参数来测试不同的决策树模型。 2. KNN部分：直接运行KNN文件夹下的kNN.py文件，该文件包含KNN算法的实现和示例用法；可通过修改数据集或调整K值来测试不同的KNN模型。

注意事项

1. 确保Python环境已安装所有必要的库，如numpy, matplotlib等。
2. 项目代码仅为示例代码，对于真实数据集，可能需进行额外的数据预处理和特征工程。
3. 使用决策树时，需注意避免过拟合问题，可通过剪枝等方法优化。
4. KNN算法性能受数据规模和高维特征影响，对于大规模数据或高维特征，可能需考虑使用其他算法或进行优化。

下载地址

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