python决策树算法案例

决策树是一种常用的分类和回归方法。下面是一个使用Python实现的决策树算法案例：

def createTree(dataSet, r, usedX=[]):
if len(dataSet) == 0:
return {}
tree = {}
numEachClass = CountEachClass(dataSet)
c = numEachClass.index(max(numEachClass))
tree['class'] = c
mx, mg = getMaxGain(dataSet, usedX)
print("max gain:", mg)
if len(usedX) == len(X) or numEachClass[c] == len(dataSet) or mg < r:
tree['factureX'] = -1
return tree
else:
tree['factureX'] = mx
subDataSet = splitData(dataSet, mx)
for xiv in range(len(X[mx])):
xivDataSet = subDataSet[xiv]
newusedX = usedX.copy()
newusedX.append(mx)
tree[xiv] = createTree(xivDataSet, r, newusedX)
return tree

这个案例定义了一个递归构建决策树的函数createTree。函数根据给定的数据集、阈值r和已使用的特征列表usedX，构建一个决策树的字典结构。函数首先检查数据集是否为空，如果为空则返回一个空树。然后计算数据集中每个类别的数量，并找出数量最多的类别作为当前根节点的类别。接下来，函数计算当前数据集中每个特征的信息增益，并选择信息增益最大的特征作为划分子树集的依据。如果已经使用了所有特征、当前数据集中只有一种类别或者信息增益小于阈值r，则当前节点为叶节点，不再继续分支。否则，函数根据选择的特征将数据集划分为不同的子集，并递归调用自身构建子树。最后，函数返回构建好的决策树。

这个案例是一个简化的决策树算法实现，具体的数据处理和计算函数CountEachClass、getMaxGain和splitData在代码中未给出，你可以根据具体的需求自行实现或使用其他库进行实现。此外，你也可以参考《统计学习方法》一书中关于决策树的相关内容了解更多细节。