def creatTree(dataSet, labels, featLabels): classList = [example[-1] for example in dataSet] # 获取分类标签(yes或no) if classList.count(classList[0]) == len(classList): # 如果分类标签相同,则停止划分 return classList[0] if len(dataSet[0]) == 1: # 如果遍历完所有的属性,则返回结果中出现次数最多的分类标签 return maxLabel(classList) bestFeature = chooseBestFeature(dataSet) # 得到最大信息增益对应的属性在数据集中的索引 bestFeatureLabel = labels[bestFeature] # 得到最大信息增益对应的属性(如:天气) featLabels.append(bestFeatureLabel) myTree = {bestFeatureLabel: {}} # 根据最大信息增益的标签生成树 del(labels[bestFeature]) # 删除已经使用的属性 featureList = [example[bestFeature] for example in dataSet] # 得到数据集中最优属性的属性值(如:晴天,下雨) featureValue = set(featureList) # 创建集合,去除重复的属性值 for value in featureValue: subLabels = labels[:] # 新的属性标签集合(与labels相比,去掉了已经使用的属性标签) # 递归调用creatTree,从而创建决策树 myTree[bestFeatureLabel][value] = creatTree(splitDataSet(dataSet, bestFeature, value), subLabels, featLabels) # print(featLabels) return myTree 详细解释这段代码

时间: 2023-07-15 16:11:27 浏览: 24
这段代码是一个递归函数,用于创建决策树。具体的解释如下: 1. `classList = [example[-1] for example in dataSet]`:获取数据集中所有样本的分类标签,将其存储在classList列表中。 2. `if classList.count(classList[0]) == len(classList):`:判断classList中是否所有的分类标签都相同,如果相同则停止划分,返回该分类标签。 3. `if len(dataSet[0]) == 1:`:判断是否遍历完所有的属性,如果是则返回结果中出现次数最多的分类标签。 4. `bestFeature = chooseBestFeature(dataSet)`:选择最佳的划分属性,即信息增益最大的属性。 5. `bestFeatureLabel = labels[bestFeature]`:获取最佳划分属性对应的属性标签。 6. `featLabels.append(bestFeatureLabel)`:将最佳划分属性的属性标签添加到featLabels列表中,用于后续可视化决策树。 7. `myTree = {bestFeatureLabel: {}}`:以最佳划分属性的属性标签为根节点,创建一个空字典myTree,用于存储决策树。 8. `del(labels[bestFeature])`:删除已经使用的属性标签。 9. `featureList = [example[bestFeature] for example in dataSet]`:获取数据集中最佳划分属性对应的所有属性值。 10. `featureValue = set(featureList)`:去除重复的属性值,创建一个集合featureValue。 11. `for value in featureValue:`:遍历集合featureValue中的所有属性值。 12. `subLabels = labels[:]`:创建一个新的属性标签集合subLabels,与labels相比,去掉已经使用的属性标签。 13. `myTree[bestFeatureLabel][value] = creatTree(splitDataSet(dataSet, bestFeature, value), subLabels, featLabels)`:递归调用creatTree函数,创建下一层的决策树。 14. `return myTree`:返回创建好的决策树。

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