用python实现DecisionTreeClassifier但不能使用sklearn

时间: 2024-04-07 19:09:40 浏览: 16
好的,下面是一个简单的实现: 首先定义一个节点类,表示每个决策树的节点: ```python class Node: def __init__(self, feature=None, threshold=None, left=None, right=None, label=None): self.feature = feature self.threshold = threshold self.left = left self.right = right self.label = label ``` 然后定义一个决策树分类器类: ```python class DecisionTreeClassifier: def __init__(self, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1): self.max_depth = max_depth self.min_samples_split = min_samples_split self.min_samples_leaf = min_samples_leaf self.root = None def fit(self, X, y): self.root = self.build_tree(X, y) def build_tree(self, X, y, depth=0): n_samples, n_features = X.shape n_labels = len(np.unique(y)) # 停止递归条件 if depth == self.max_depth or n_samples < self.min_samples_split or n_labels == 1: label = self.get_label(y) return Node(label=label) # 寻找最佳划分特征和阈值 best_feature, best_threshold = self.get_best_split(X, y, n_samples, n_features) # 停止递归条件 if best_feature is None or best_threshold is None: label = self.get_label(y) return Node(label=label) # 递归构建左子树和右子树 left_idxs = X[:, best_feature] < best_threshold right_idxs = X[:, best_feature] >= best_threshold left = self.build_tree(X[left_idxs], y[left_idxs], depth+1) right = self.build_tree(X[right_idxs], y[right_idxs], depth+1) return Node(best_feature, best_threshold, left, right) def get_best_split(self, X, y, n_samples, n_features): best_gini = float('inf') best_feature = None best_threshold = None for feature in range(n_features): thresholds = np.unique(X[:, feature]) for threshold in thresholds: gini = self.get_gini(X, y, feature, threshold, n_samples) if gini < best_gini: best_gini = gini best_feature = feature best_threshold = threshold return best_feature, best_threshold def get_gini(self, X, y, feature, threshold, n_samples): left_idxs = X[:, feature] < threshold right_idxs = X[:, feature] >= threshold n_left = np.sum(left_idxs) n_right = np.sum(right_idxs) gini_left = 0 if n_left > 0: _, counts = np.unique(y[left_idxs], return_counts=True) p = counts / n_left gini_left = 1 - np.sum(p ** 2) gini_right = 0 if n_right > 0: _, counts = np.unique(y[right_idxs], return_counts=True) p = counts / n_right gini_right = 1 - np.sum(p ** 2) gini = (n_left / n_samples) * gini_left + (n_right / n_samples) * gini_right return gini def get_label(self, y): _, counts = np.unique(y, return_counts=True) label = np.argmax(counts) return label def predict(self, X): y_pred = [] for sample in X: node = self.root while node.left: if sample[node.feature] < node.threshold: node = node.left else: node = node.right y_pred.append(node.label) return y_pred ``` 其中,`fit()`方法用于训练决策树,`predict()`方法用于对新样本进行预测。 我们还需要编写一个测试程序: ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np X, y = load_iris(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3) clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {acc}") ``` 以上就是一个简单的决策树分类器的实现,可以使用iris数据集进行测试。

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