决策树分类器简单实现

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这段代码实现了一个基本的决策树分类器，下面对代码进行详细解析。

+ `4 D6 P, {2 e. t  J; o9 e### 类 `tree`

这个类包含了决策树的基本功能，包括计算基尼指数、构建树、训练和预测等。

. |3 }& t3 h/ y6 h7 F! z#### 1. **初始化方法 `__init__`**
; k( k( e9 P4 v0 _/ U$ U- **参数**:
, ~# L1 q$ q& ]" Y  - `feature`: 输入特征数据。
  - `label`: 对应的标签（目标值）。
- **功能**: 将特征和标签保存为类的属性，以备后续使用。

#### 2. **方法 `Gini`**
- **参数**:
  - `dataset`: 一个类别标签数组。
- **功能**: 计算给定数据集的基尼指数（Gini impurity）。
: G7 E* f3 z( F! ?1 V" o" K- M- **流程**:
2 `+ L6 y) C3 }! w5 j- @7 M  - 首先获取数据集中不同类别（标签）的集合。
  - 对于每个类别，计算其在数据集中出现的概率，并将其平方后累加。
  - 返回 \(1 - \text{sum}\) 作为基尼指数，值越小表示纯度越高。
- j: x' H9 v0 h- B
#### 3. **方法 `cmpgini`**
' `: R3 p9 c! e- ^; _- **参数**:
  - `feature`: 当前特征列。
% I$ p* f- V# ^3 v$ i( ^! W/ `  - `label`: 对应的标签。
- **功能**: 计算当前特征对标签的基尼划分，选择出可以最小化基尼指数的特征值。
8 n% i* @% H  p" o! l( O( e- **流程**:
# o* {3 v* R( {; ~) o  - 遍历特征列中的唯一值，计算每个特征值的基尼指数。
2 J! l" t, z7 q7 p  - 根据特征值划分数据集，计算各自的基尼指数并加权求和，找到最小的基尼，加上特征对应的值返回。

# W4 F2 ?9 M( c$ Q0 d#### 4. **方法 `maketree`**
- **参数**:
  - `feature`: 当前特征数据。
2 `/ ?# T2 ~; u  L3 u  - `label`: 当前标签数据。
2 L- j/ S' X8 s4 r' t! n3 N- }- **功能**: 根据特征和标签递归构建决策树。
- **流程**:
  - 首先判断当前标签是否单一（即所有标签相同），如果是，返回该标签。
8 M+ }9 Q7 }0 u4 e  - 计算所有特征列的基尼指数，找到最优特征及其值。
  - 如果最小基尼指数等于 1，则返回标签。
7 T* m; g) z2 l4 x7 U  - 将数据集按照最优特征值分为左右子集，并递归调用 `maketree`。
  - 返回树的结构：[(特征索引, 该特征的最优值), 左子树, 右子树]。
& W% m% I' n! Z0 `$ a" N! k
' i& T" t- S; M#### 5. **方法 `train`**
- **功能**: 训练决策树，调用 `maketree` 方法构建树，并保存最终结果。
9 Z  P1 C. w& {+ {) n6 t9 k2 |" j$ Z! H- **作用**: 结果存储在 `self.train_result` 属性中。
4 Q" [& `  @: W
( k0 G1 N; R3 _) Y: s4 O% }#### 6. **方法 `prediction`**
9 _- J9 E# u! T" A- **参数**:
  - `Mat`: 待预测的特征矩阵。
* v( b. h$ \$ p5 q9 a; A7 G: B- **功能**: 根据训练得到的决策树进行分类预测。
' d4 O7 Y  T: A- **流程**:
  - 遍历每个样本，通过树结构进行预测。
  - 在树的每一层，根据特征值值进行左右子树的选择，直到到达叶子节点。
  - 返回每个样本的预测结果。

' q7 Q& i/ O: |$ T- I#### 7. **方法 `isLeaf`**
, U" _  x3 \5 {6 a7 {- **参数**:
; s8 n9 B1 t* ]% h  N, x1 ?6 E& k& N  - `tree`: 当前树的节点。
( ]+ l0 u( ?; l( a! x8 ~, _  f9 B/ c- **功能**: 判断当前节点是否为叶子节点。
- **返回值**: 如果是叶子节点返回 True，否则返回 False。
' R9 ~4 f+ c) M! y5 P. a
#### 8. **方法 `getLeft` 和 `getRight`**
! T- f- c4 k" i- **参数**:
# M- a" D) w* r& p, A2 F  - `tree`: 当前树节点。
) \. b1 S4 k  X  b- **功能**: 分别获取当前节点的左子树和右子树。
* J1 `: u! _) h' U( C% q- **返回值**: 返回子树。

### 总结
该代码实现了一个基本的决策树分类器，主要功能包括：
- 计算数据集的基尼指数。
- 根据特征和标签构建决策树。
9 _4 u2 D  F" \6 k! L% K3 z- 利用训练得到的树对新样本进行分类预测。
; r6 y, C- R' w3 }2 u7 X- P
该决策树是通过递归的方法构建的，将数据集根据特征进行分割，最终形成由节点和叶子组成的树形结构。叶子节点代表最终的分类结果。这个实现是决策树算法的基础，适合用于分类任务。
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