决策树预剪枝python实现

决策树预剪枝是指在决策树构建过程中，在决策树的节点划分前，先对该节点进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分并将该节点标记为叶子节点。下面是决策树预剪枝的Python实现：

def pre_pruning_decision_tree(data, labels, features, epsilon):
    """
    决策树预剪枝
    :param data: 数据集
    :param labels: 数据集标签
    :param features: 特征集
    :param epsilon: 阈值
    :return: 决策树
    """
    # 若数据集为空，则返回None
    if len(labels) == 0:
        return None
    # 若数据集中所有实例属于同一类别Ck，则返回单节点树T，其类别为Ck
    if len(set(labels)) == 1:
        return labels[0]
    # 若特征集为空，则返回单节点树T，其类别为数据集中实例数最多的类别
    if len(features) == 0:
        return majority_cnt(labels)
    # 计算数据集的熵
    base_entropy = calc_entropy(labels)
    # 初始化最优信息增益和最优特征
    best_info_gain, best_feature = -1, -1
    # 遍历特征集中的所有特征，选择信息增益最大的特征
    for feature in features:
        # 计算特征A对数据集D的信息增益g(D,A)
        new_entropy = calc_cond_entropy(data, labels, feature)
        info_gain = base_entropy - new_entropy
        # 若信息增益小于阈值epsilon，则不进行划分，直接返回单节点树T，其类别为数据集中实例数最多的类别
        if info_gain < epsilon:
            return majority_cnt(labels)
        # 更新最优信息增益和最优特征
        if info_gain > best_info_gain:
            best_info_gain = info_gain
            best_feature = feature
    # 若最优特征为空，则返回单节点树T，其类别为数据集中实例数最多的类别
    if best_feature == -1:
        return majority_cnt(labels)
    # 构建决策树
    decision_tree = {best_feature: {}}
    # 从特征集中删除已选择的最优特征
    features.remove(best_feature)
    # 获取最优特征的所有取值
    feature_values = set([data[i][best_feature] for i in range(len(data))])
    # 遍历最优特征的所有取值，递归构建决策树
    for value in feature_values:
        sub_features = features[:]
        sub_data, sub_labels = split_data(data, labels, best_feature, value)
        decision_tree[best_feature][value] = pre_pruning_decision_tree(sub_data, sub_labels, sub_features, epsilon)
    return decision_tree