决策树代码 系统管理员 2022-06-04 08:24 144阅读 0赞 #创建数据集 def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']] labels = ['no surfacing', 'flippers'] return dataSet, labels #测试的树数据 def retrieveTree(i): listOfTrees = [{ 'no surfacing': { 0: 'no', 1: { 'flippers': { 0: 'no', 1:'yes'}}}}, { 'no surfacing': { 0: 'no', 1: { 'flippers': { 0: { 'head': { 0: 'no', 1:'yes'}}, 1: 'no'}}}}] return listOfTrees[i] #使用决策树进行分类 def classify(inputTree, featLabels, testVec): #inputTree为输入的树，featLabels为特征值标签，testVec为测试的特征值结果 first = list(inputTree.keys()) firstStr = first[0] #树的根节点 secondDict = inputTree[firstStr] #子树 featIndex = featLabels.index(firstStr) #返回特征值的索引 for key in secondDict.keys(): if testVec[featIndex] == key: #testVec[featIndex]为测试数据当前特征值的结果 if type(secondDict[key]).__name__=="dict": #判断是否为字典，有没有子树 classLabel = classify(secondDict[key], featLabels, testVec) else: classLabel = secondDict[key] #这个测试值得标签则树子节点的值 return classLabel #测试[1,0]的标签为 myDat, labels = createDataSet() myTree = retrieveTree(0) classLabel = classify(myTree, labels, [1, 0]) print(classLabel) >>no
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