决策树-构造注解树

注解树：将树中的信息添加到决策树图中。
Note：绘制图形的x轴有效范围是0.0到1.0，y轴有效范围也是0.0到1.0。

def getNumLeafs(myTree):  #获取叶节点树    numLeafs = 0    # firstStr = myTree.keys()[0]  #mytree的第一个特征值   python2写法    first = list(myTree.keys())    firstStr = first[0]    secondDict = myTree[firstStr] #mytree经过第一个特征值分类后的字典    for key in secondDict.keys():        if type(secondDict[key]).__name__=='dict': #判断是否分类过的数据为字典            numLeafs += getNumLeafs(secondDict[key]) #子节点数量+1 递归，判断一共多少个子节点        else: numLeafs += 1    return numLeafsdef getTreeDepth(myTree): #获取树深度    maxDepth = 0    # firstStr = myTree.keys()[0]  #mytree的第一个特征值   python2写法    first = list(myTree.keys())    firstStr = first[0]    secondDict = myTree[firstStr]  # mytree经过第一个特征值分类后的字典    for key in secondDict.keys():        if type(secondDict[key]).__name__ == 'dict':  # 判断是否分类过的数据为字典            thisDepth = 1 + getTreeDepth(secondDict[key]) #数的深度+1        else: thisDepth = 1        if thisDepth > maxDepth: maxDepth = thisDepth    return maxDepth #最大深度    #二叉树的深度是指有多少层, 而二元决策树的深度是指经过多少层计算#测试的树数据def retrieveTree(i):    listOfTrees = [{'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1:'yes'}}}},                    {'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: {'head': {0: 'no', 1:'yes'}}, 1: 'no'}}}}]    return listOfTrees[i]def plotMidText(cntrPt, parentPt, txtString):  #在坐标点cntrPt和parentPt连接线上的中点，显示文本txtString    xMid = (parentPt[0]-cntrPt[0])/2.0 + cntrPt[0] #x坐标    yMid = (parentPt[1]-cntrPt[1])/2.0 + cntrPt[1] #y坐标    createPlot.ax1.text(xMid, yMid, txtString) #在(xMid, yMid)处显示txtStringdef plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):    numLeafs = getNumLeafs(myTree) #获得当前树叶节点个数    depth = getTreeDepth(myTree) #获得当前树深度    # firstStr = myTree.keys()[0]  #mytree的第一个特征值   python2写法    first = list(myTree.keys())    firstStr = first[0]  #第一个分类的特征值，即根节点    cntrPt = (plotTree.xOff + (1.0 + float(numLeafs))/2.0/plotTree.totalW, plotTree.yOff)    # plotTree.xOff和plotTree.yOff是用来追踪已经绘制的节点位置，plotTree.totalW为这个数的宽度，叶节点数    plotMidText(cntrPt, parentPt, nodeTxt) #显示节点    plotNode(firstStr, cntrPt, parentPt, decisionNode) #firstStr为需要显示的文本，cntrPt为文本的中心点，                                                        # parentPt为箭头指向文本的起始点，decisionNode为文本属性    secondDict = myTree[firstStr] #子树    plotTree.yOff = plotTree.yOff - 1.0/plotTree.totalD #totalD是这个数的深度，深度移下一层    for key in secondDict.keys():        if type(secondDict[key]).__name__=="dict":            plotTree(secondDict[key], cntrPt, str(key)) #递归显示子树        else:            plotTree.xOff = plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalW #x坐标平移一个单位            plotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, leafNode) #画叶节点            plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key)) #显示箭头文本    plotTree.yOff = plotTree.yOff + 1.0/plotTree.totalD #下移一层深度def createPlot(inTree):    fig = plt.figure(1, facecolor = 'white') #创建一个画布，背景为白色    fig.clf() #画布清空    axprops = dict(xticks=[], yticks=[]) #定义横纵坐标轴，无内容    #ax1是函数createPlot的一个属性，这个可以在函数里面定义也可以在函数定义后加入也可以    # createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon = False, **axprops) #frameon表示是否绘制坐标轴矩形，无坐标轴    createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon = False) #frameon表示是否绘制坐标轴矩形    plotTree.totalW = float(getNumLeafs(inTree)) #树的宽度    plotTree.totalD = float(getTreeDepth(inTree)) #树的深度    plotTree.xOff = -0.5/plotTree.totalW #x轴起始值，之前一开始定义了1.0+，有一个偏差    plotTree.yOff = 1.0    plotTree(inTree, (0.5, 1.0), '')    plt.show()myTree = retrieveTree(0)createPlot(myTree)

此树叶节点为3，深度为2。