机器学习周志华决策树伪代码

周志华是一位著名的机器学习专家，他在《机器学习》一书中详细介绍了决策树算法。下面是决策树算法的伪代码：

1. 定义决策树节点类：
class DecisionTreeNode:
def __init__(self):
self.feature = None # 当前节点选择的特征
self.threshold = None # 特征的阈值
self.label = None # 叶子节点的类别标签
self.left_child = None # 左子树
self.right_child = None # 右子树

2. 定义决策树构建函数：
def build_decision_tree(data, labels):
# 创建新节点
node = DecisionTreeNode()
# 如果所有样本属于同一类别，则将当前节点标记为叶子节点，并返回
if all_same_class(labels):
node.label = labels
return node
# 如果没有特征可用，则将当前节点标记为叶子节点，并返回
if no_more_features():
node.label = majority_class(labels)
return node
# 选择最优特征和阈值
best_feature, best_threshold = choose_best_feature(data, labels)
node.feature = best_feature
node.threshold = best_threshold
# 根据最优特征和阈值划分数据集
left_data, left_labels, right_data, right_labels = split_data(data, labels, best_feature, best_threshold)
# 递归构建左子树和右子树
node.left_child = build_decision_tree(left_data, left_labels)
node.right_child = build_decision_tree(right_data, right_labels)
return node

3. 定义决策树预测函数：
def predict(node, sample):
if node.label is not None:
return node.label
if sample[node.feature] <= node.threshold:
return predict(node.left_child, sample)
else:
return predict(node.right_child, sample)

以上是决策树算法的伪代码，其中包括了决策树节点类的定义、决策树构建函数和决策树预测函数。通过递归地选择最优特征和阈值来构建决策树，并使用构建好的决策树进行样本的预测。