机器学习实战决策树

来源：互联网发布：java和嵌入式哪个好编辑：程序博客网时间：2024/05/16 23:58

这几天一直在学习机器学习实战python代码实现，在程序清单的3-6 获取及诶单数程序，书上的程序是这样的

def getNumLeafs(myTree):    numLeafs = 0.0    firstStr=list(dict.keys(myTree))[0]    secondDict=myTree[firstStr]    print(secondDict)    print(secondDict.keys())    for key in secondDict.keys():        print(secondDict[key])        if type(secondDict[key])=='dict':            numLeafs+=getNumLeafs(secondDict[key])        else:            numLeafs+=1        print(numLeafs)    return numLeafs

有的地方为了测试我自己加了几段代码，运行结果如下：

{0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}
dict_keys([0, 1])
no
1.0
{'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}
2.0
2.0

由此看出，在子树{0: 'no', 1: 'yes'}没有运行进去，输出结果应该是3，但是这里是2，显然不对，于是我自己编写一个函数，比书上简洁运行结果是对的：

程序如下：

def getNumLeafs(myTree):    numLeafs=0.0    for feat in myTree.keys():        if type(myTree[feat]).__name__=='dict':            numLeafs+=getNumLeafs(myTree[feat])        else:numLeafs+=1    return numLeafs

myTree = {'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}}a = getNumLeafs(myTree)print(a)print(myTree.keys())

运行结果如下：

3.0dict_keys(['no surfacing'])

符合预知的结果：

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