ID3决策树预测的java实现

刚才写了ID3决策树的建立，这个是通过决策树来进行预测。这里主要用到的就是XML的遍历解析，比较简单。

关于xml的解析，参考了：

http://blog.csdn.net/soszou/article/details/8049220

http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/71669/

思路：

先将要预测的数据，例如"sunny mild normal TRUE"根据特征表变成一个map，方便后续查找，结果为

outlook sunny

temperature windy

humidity normal 

windy TRUE这样的map

接着就变量xml文件，从root的子节点开始，如果该节点不存在子节点，就说明是叶节点了，那么就直接输出text，就是其分类的类别。如果有子节点，就根据map中的value去找对应的节点，并将该节点作为下一次迭代的节点参数。

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.dom4j.Document;
import org.dom4j.DocumentException;
import org.dom4j.Element;
import org.dom4j.io.SAXReader;

public class Predict {

    public static Map<String,String> getMap(String data,ArrayList<String> featureList){
        Map<String,String> map=new HashMap();
        String[] s=data.split(" ");
        for(int i=0;i<s.length;i++){
            map.put(featureList.get(i),s[i]);
        }
        return map;
    }
    
    public static int predict(Map<String,String> map,Element e){
        List<Element> childList=e.elements();
        if(childList.size()==0){
            System.out.println( e.getText());
            return 1;
        }
        String value=map.get(childList.get(0).getName());
        for(Element next:childList){
            String t=next.attributeValue("value");//这里的属性名都为value，所以这样就能获得该属性的值
            if(t.compareTo(value)==0){
                predict(map,next);
            }
        }
        return 1;
    }
    
    
    /**
     * @param args
     * @throws DocumentException 
     * @throws IOException 
     */
    public static void main(String[] args) throws DocumentException, IOException {
        // TODO Auto-generated method stub
        String xml="C:/Users/Administrator/Desktop/upload/DT1.xml";
        String file="C:/Users/Administrator/Desktop/upload/DT.txt";
        String data="sunny mild normal TRUE";
        ArrayList<String> featureList=Utils.loadFeature(file);    
        Map<String,String> map=getMap(data,featureList);

        SAXReader saxReader=new SAXReader();
        Document document =saxReader.read(new File(xml));
        Element root=document.getRootElement();

        predict(map,root);
        System.out.println("finished");
    }

}