不使用sklearn中的决策树方法,自己编写决策树构建程序
时间: 2023-09-08 18:01:38 浏览: 66
要自己编写决策树构建程序,我们需要先了解决策树的基本原理。
决策树是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。它通过将训练数据集递归地划分成不同的子集,直到达到某个终止条件,从而生成一棵树。在树的每个节点上,我们通过某种划分准则选择最优的特征进行划分。
编写自己的决策树构建程序的基本步骤如下:
1. 定义节点类(Node Class):首先,我们需要定义一个节点类来表示决策树中的节点。节点应该包括属性值、划分特征、子节点等信息。同时,我们还需要定义一些方法,如计算节点的熵或基尼指数,选择最优划分特征等。
2. 创建决策树类(DecisionTree Class):在决策树类中,我们需要定义一些方法来初始化决策树、训练决策树等。在初始化方法中,我们可以定义一些超参数,如树的最大深度、叶子节点的最小样本数等。在训练方法中,我们可以使用递归的方式来生成决策树,直到达到终止条件。
3. 构建划分准则函数:针对分类问题,我们可以使用信息增益或基尼指数来选择最优划分特征;针对回归问题,我们可以使用平方误差或平均绝对误差等。通过计算每个特征的划分准则,我们可以选择最优的划分特征。
4. 生成决策树:通过递归的方式生成决策树,直到达到终止条件。在每个节点上,我们需要选择最优的划分特征,然后根据该特征的取值将数据集划分成不同的子集。递归过程中,我们可以不断地将划分后的子集作为输入,生成新的节点。
5. 决策树预测:在生成决策树后,我们可以使用决策树进行预测。对于分类问题,我们可以通过遍历决策树,根据节点的特征值判断所属类别;对于回归问题,我们可以通过遍历决策树,根据节点的特征值计算回归值。
通过上述步骤,我们可以自己编写一个决策树的构建程序。不仅可以更深入地理解决策树的原理,还可以在实践中灵活地对决策树进行调整和改进。