作业二：决策树算法

|博客班级|https://edu.cnblogs.com/campus/czu/classof2020BigDataClass3-MachineLearning|
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|作业要求|https://edu.cnblogs.com/campus/czu/classof2020BigDataClass3-MachineLearning/homework/12869|
|学号|201613318|
【题目1】

表1所示的数据集表示豌豆种子在不同环境下能否发芽情况。豌豆种子自身有形状、大小和种皮颜色等特征，外部影响环境有土壤、水分和日照等特征。试通过所示数据集构建ID3决策树并根据最后一行测试数据预测该豌豆能否发芽。

【要求】

1.画出完整决策树；

2.预测测试1用例的发芽情况；

3.请大家在博客中直接完成或在作业本上完成后拍照上传。

表1 豌豆种子在不同环境下发芽情况数据表

编号 形状 颜色 大小 土壤 水份 日照 发芽
1 圆形 灰色 饱满 酸性 多 12小时以上 否
2 圆形 白色 缢缩 碱性 少 12小时以上 是
3 皱形 白色 饱满 碱性 多 12小时以上 否
4 皱形 灰色 饱满 酸性 多 12小时以下 是
5 圆形 白色 缢缩 碱性 少 12小时以下 是
6 皱形 灰色 缢缩 酸性 少 12小时以上 是
7 圆形 白色 饱满 酸性 少 12小时以下 是
8 皱形 灰色 缢缩 碱性 多 12小时以下 否
9 圆形 灰色 缢缩 碱性 少 12小时以上 否
测试1 圆形 白色 饱满 碱性 多 12小时以下 ？



【题目2】

表2是一个由16个样本组成的感冒诊断训练数据集𝐷。每个样本由四个特征组成，即体温、流鼻涕、肌肉疼、头疼。其中体温特征有3个可能取值：普通、较高、非常高；流鼻涕，肌肉疼、头疼分别有两个可能取值：是、否；样本的标注值为是否感冒。试用ID3或C4.5算法通过训练数据集𝐷建立一个用于判断是否感冒的决策树。

【要求】

1.画出完整决策树；

表2 感冒诊断数据表

【要求】

1.写出决策树实现的基本步骤和关键公式；

2.写出决策树实现的详细计算过程；

3.本题实现可采用ID3或C4.5算法，建立使用C4.5算法；

4.请大家在博客中直接完成或在作业本上完成后拍照上传。