Python 具有数值的ID3决策树

我正在寻找用Python或任何语言实现的ID3决策树，它将验证和测试文件作为输入并返回预测

我找到了和，但我无法将它们调整为数值，例如

---

您知道任何可以从控制台或Python编写的ID3树实现吗？或者任何关于如何使用数值的建议都将非常棒。

我有一个用python编写的类似算法C4.5。它从控制台工作。如果你感兴趣，我把它放在这里

如果你不需要这个，很抱歉给你发帖子

顺便说一句，我已经在Iris数据集上进行了测试：）

更新：

我已经上传了：代码和数据：

• c4.5-
• iris.data-

我希望它能帮助你

---

顺便说一句，程序还可以通过graphViz将树绘制成“png”是的，如果你能分享C4.5算法，我将不胜感激。感谢C4.5代码。我需要计算分类的准确度。如何在代码中获得预测类？我试着使用分类（tree_root，ds），但它似乎返回了与原来相同的类标签——或者我做错了什么：）是的，你是对的。标签是一样的，因为学习过程是在整个虹膜数据集上进行的。只需从数据文件中排除一些数据向量（或在“load_iris”函数中进行），并使用排除的向量进行测试。