python实现决策树

1.决策树的简介

　　http://www.cnblogs.com/lufangtao/archive/2013/05/30/3103588.html

2.决策是实现的伪代码

“读入训练数据”
“找出每个属性的可能取值”

“递归调用建立决策树的函数”
    “para:节点，剩余样例，剩余属性”

    if “剩余属性个数为0"
        return most_of_result
    else if “剩余样例都属于同一个分类(yes/no)"    
        return yes/no
    else：
           ”对于每一个剩余属性，计算该属性的熵增“，并找到熵增最大的对应的属性，即为最佳分类属性”
    　　　　“按照最佳分类属性分类，对于每个分支，递归调用建立函数，最终得到整个决策树”

3.python数据结构设计

　　1.数据集：用于存储二维的训练数据training_data

　　　　二维的list数组,对于二维的list要取得某一列的数据，可以用zip(*dataset)[num]

　　2.属性集合：用于存储属性的名称attri_name_set

　　　　一维的list

　　3.属性的可能取值：存储各个属性的可能取值状态

　　　　dict+set:dict的key是属性的名称，value是set类型，这样可以保证不会有重复
　　　　新建set类型：attri[i] = set()

　　4.树的节点定义

　　class Dtree_node(object):
   　　 def __init__(self):
      　　  self.attriname = None
        　　self.sub_node = {} #子节点为dict类型
　　子节点的类型为dict，key是属性的不同取值，value是对应的子节点

 

 

4.code

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import division
import  math

__author__ = 'Jiayin'
#date:2016-3-28
#决策树的实现，从test.txt中读入训练数据，




#全局变量
training_data = [] #数据集（二维list表）
attri = {}  #属性集（dict+set）
attri_name_set = []

class Dtree_node(object):
    def __init__(self):
        self.attriname = None
        self.sub_node = {} #子节点为dict类型

root = Dtree_node()


#输入数据
def  get_input():
    #属性集合 属性是dict结构，key为属性名(str)，value是该属性可以取到的值类型为set
    #第一个属性通常为编号，最后一个属性通常为决策结果，取值只有yes/no
    global attri
    global attri_name_set
    file_read = open("test.txt")
    line = file_read.readline().split()
    attri_name_set = line[:]
    #print line
    for i in line:
        attri[i] = set()

    line = file_read.readline().split()
    #读入数据,并计算每个属性的可能取值
    while line:
            training_data.append(line)
            for i in range(1,len(line)-1):
                attri[attri_name_set[i]].add(line[i])
            line = file_read.readline().split()

#取most_of _result
def getmost(dataset_result):
    p = 0
    n = 0
    for i in dataset_result:
        if i == 'yes':
            p+=1
        else:
            n+=1
    return  'yes' if p>n else 'no'


#计算熵
def cal_entropy(dataset_result):
    num_yes = 0
    num_no = 0
    for i in dataset_result:
        if i == 'yes':
            num_yes +=1
        else:
            num_no += 1
    if num_no == 0 or num_yes == 0:
        return 0
    total_num = num_no +num_yes
    per_yes = num_yes/total_num
    per_no = num_no/total_num
    return   -per_yes*math.log(per_yes,2)-per_no*math.log(per_no,2)

#计算某个属性的熵增
#参数 ：数据集和属性名,初始熵
def cal_incr_entr_attri(data_set,attriname,init_entropy):
    global attri
    global attri_name_set
    incr_entr = init_entropy
    attri_index = attri_name_set.index(attriname)

    #将该属性的不同取值提取出来，并分别计算熵，求出熵增
    for i in attri[attriname]:
        #new_data = data_set[:]
        new_data = filter(lambda  x: True if x[attri_index] == i else False ,data_set)
        if len(new_data)==0:
            continue
        num = cal_entropy(zip(*new_data)[-1])
        incr_entr -= len(new_data)/len(data_set)*num

    return incr_entr



#判断是否剩余数据集都是一个结果
def if_all_label(dataset_result, result):
    #result = dataset_result[0]
    for i in range(0,len(dataset_result)):
        if dataset_result[i] <> result:
            break
    return False if dataset_result[i]<>result else True



#建立决策树
#参数：root:节点     dataset:剩下的数据集      attriset:剩下的属性集
def create_Dtree(root_node , data_set , attri_set):
    global attri
    global attri_name_set
    '''
    #如果当前数据集为空，应该返回上一层的most_of_result,此处要修改
    if len(data_set)==0:
        return None'''
    #考虑如果剩余属性集为空，则返回most_of_result
    if len(attri_set) == 0:
        print zip(*data_set)
        root_node.attriname = getmost(zip(*data_set)[-1]) #zip（*dataset)[-1]表示取出最后一列，也就是yes/no那一列
        return None
    #考虑如果剩余的数据集都是一个结果的话，返回这个结果
    elif if_all_label(zip(*data_set)[-1],'yes'):
        root_node.attriname = 'yes'
        return None
    elif if_all_label(zip(*data_set)[-1],'no'):
        root_node.attriname = 'no'
        return None

    #print zip(*data_set)
    init_entropy = cal_entropy(zip(*data_set)[-1])#计算初始熵
    max_entropy  = 0
    for i in attri_set:
        entropy = cal_incr_entr_attri(data_set,i,init_entropy)
        if entropy > max_entropy:
            max_entropy = entropy
            best_attri = i

    new_attri = attri_set[:]
    root_node.attriname = best_attri
    attri_index = attri_name_set.index(best_attri)
    for attri_value in attri[best_attri]:
        #new_data = data_set[:]
        new_data = filter(lambda  x: True if x[attri_index] == attri_value else False ,data_set)
        root_node.sub_node[attri_value] = Dtree_node()
        #如果该分支下面的数据集个数为0，则采用父节点的most_of_result
        if len(new_data)==0:
            root_node.sub_node[attri_value].attriname = getmost(zip(*data_set)[-1])
        else:
            create_Dtree(root_node.sub_node[attri_value],new_data,new_attri)

def print_Dtree(Root_node,layer):
    print Root_node.attriname
    count = 1
    if len(Root_node.sub_node) > 0:
        for sub in Root_node.sub_node.keys():
            for i in range(layer):
                print "|                 ",
            print "|----%10s---"%sub,
            assert isinstance(layer, object)
            print_Dtree(Root_node.sub_node[sub] , layer+1)
            #count += 1

def main():
    global root
    global attri_name_set
    get_input()#输入
    attri_set = attri_name_set[1:-1]#提取出要分类的属性
    create_Dtree(root,training_data,attri_set)#创建决策树
    print_Dtree(root,0)#打印决策树



main()