我是靠谱客的博主 愤怒自行车,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【java机器学习】决策树算法,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

参考文章:https://blog.csdn.net/qq_38773180/article/details/79188510
java代码:

package decisionTree;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
class treeNode{//树节点
	private String sname;//节点名
	public treeNode(String str) {
		sname=str;
	}
	public String getsname() {
		return sname;
	}
	ArrayList<String> label=new ArrayList<String>();//和子节点间的边标签
	ArrayList<treeNode> node=new ArrayList<treeNode>();//对应子节点
}
public class ID3 {
	private ArrayList<String> label=new ArrayList<String>();//特征标签
	private ArrayList<ArrayList<String>> date=new ArrayList<ArrayList<String>>();//数据集
	private ArrayList<ArrayList<String>> test=new ArrayList<ArrayList<String>>();//测试数据集
	private ArrayList<String> sum=new ArrayList<String>();//分类种类数
	private String kind;
	public ID3(String path,String path0) throws FileNotFoundException {
		//初始化训练数据并得到分类种数
		getDate(path);
		//获取测试数据集
		gettestDate(path0);
		init(date);
	}
	public void init(ArrayList<ArrayList<String>> date) {
		//得到种类数
		sum.add(date.get(0).get(date.get(0).size()-1));
        for(int i=0;i<date.size();i++) {
        	if(sum.contains(date.get(i).get(date.get(0).size()-1))==false) {
        		sum.add(date.get(i).get(date.get(0).size()-1));       	    
        	}
		}
	}
	//获取测试数据集
	public void gettestDate(String path) throws FileNotFoundException {
		String str;
		int i=0;
		try {
		//BufferedReader in=new BufferedReader(new FileReader(path));
			FileInputStream fis = new FileInputStream(path); 
	        InputStreamReader isr = new InputStreamReader(fis, "UTF-8"); 
	        BufferedReader in = new BufferedReader(isr); 
			while((str=in.readLine())!=null) {
			String[] strs=str.split(",");
			ArrayList<String> line =new ArrayList<String>();
			for(int j=0;j<strs.length;j++) {
				line.add(strs[j]);
				//System.out.print(strs[j]+" ");
			}
			test.add(line);
			//System.out.println();
			i++;
		}
			in.close();
		}catch(Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	//获取训练数据集
	public void getDate(String path) throws FileNotFoundException {
		String str;
		int i=0;
		try {
		//BufferedReader in=new BufferedReader(new FileReader(path));
			FileInputStream fis = new FileInputStream(path); 
	        InputStreamReader isr = new InputStreamReader(fis, "UTF-8"); 
	        BufferedReader in = new BufferedReader(isr); 
			while((str=in.readLine())!=null) {
			if(i==0) {
				String[] strs=str.split(",");
				for(int j=0;j<strs.length;j++) {
					label.add(strs[j]);
					//System.out.print(strs[j]+" ");	
				}
				i++;
				//System.out.println();
				continue;
			}
			String[] strs=str.split(",");
			ArrayList<String> line =new ArrayList<String>();
			for(int j=0;j<strs.length;j++) {
				line.add(strs[j]);
				//System.out.print(strs[j]+" ");
			}
			date.add(line);
			//System.out.println();
			i++;
		}
			in.close();
		}catch(Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	public double Ent(ArrayList<ArrayList<String>> dat) {
		//计算总的信息熵
		int all=0;
		double amount=0.0;
		for(int i=0;i<sum.size();i++) {
			for(int j=0;j<dat.size();j++) {
				if(sum.get(i).equals(dat.get(j).get(dat.get(0).size()-1))) {
					all++;
				}
			}
			if((double)all/dat.size()==0.0) {
				continue;
			}
			amount+=((double)all/dat.size())*(Math.log(((double)all/dat.size()))/Math.log(2.0));
			all=0;
		}
		if(amount==0.0) {
			return 0.0;
		}
		return -amount;//计算信息熵
	}
	//计算条件熵并返回信息增益值
	public double condtion(int a,ArrayList<ArrayList<String>> dat) {
		ArrayList<String> all=new ArrayList<String>();
		double c=0.0;
		all.add(dat.get(0).get(a));
		//得到属性种类
		for(int i=0;i<dat.size();i++) {
			if(all.contains(dat.get(i).get(a))==false) {
				all.add(dat.get(i).get(a));
			}
		}
		ArrayList<ArrayList<String>> plus=new ArrayList<ArrayList<String>>();
		//部分分组
		ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>> count=new ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>>();
		//分组总和
		for(int i=0;i<all.size();i++) {
			for(int j=0;j<dat.size();j++) {
				if(true==all.get(i).equals(dat.get(j).get(a))) {
					plus.add(dat.get(j));
				}
			}
			count.add(plus);
			c+=((double)count.get(i).size()/dat.size())*Ent(count.get(i));
			plus.removeAll(plus);
		}
		return (Ent(dat)-c);
		//返回条件熵
	}
	//计算信息增益最大属性
	public int Gain(ArrayList<ArrayList<String>> dat) {
		ArrayList<Double> num=new ArrayList<Double>();
		//保存各信息增益值
		for(int i=0;i<dat.get(0).size()-1;i++) {
			num.add(condtion(i,dat));
		}
		int index=0;
		double max=num.get(0);
		for(int i=1;i<num.size();i++) {
			if(max<num.get(i)) {
				max=num.get(i);
				index=i;
			}
		}
		//System.out.println("<"+label.get(index)+">");
		return index;
	}
	//构建决策树
	public treeNode creattree(ArrayList<ArrayList<String>> dat) {
		int index=Gain(dat);
		treeNode node=new treeNode(label.get(index));
		ArrayList<String> s=new ArrayList<String>();//属性种类
		s.add(dat.get(0).get(index));
		//System.out.println(dat.get(0).get(index));
		for(int i=1;i<dat.size();i++) {
			if(s.contains(dat.get(i).get(index))==false) {
				s.add(dat.get(i).get(index));
				//System.out.println(dat.get(i).get(index));
			}
		}
		ArrayList<ArrayList<String>> plus=new ArrayList<ArrayList<String>>();
		//部分分组
		ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>> count=new ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>>();
		//分组总和
		//得到节点下的边标签并分组
		for(int i=0;i<s.size();i++) {
			node.label.add(s.get(i));//添加边标签
			//System.out.print("添加边标签:"+s.get(i)+"  ");
			for(int j=0;j<dat.size();j++) {
				if(true==s.get(i).equals(dat.get(j).get(index))) {
					plus.add(dat.get(j));
				}
			}
			count.add(plus);
			//System.out.println();
			//以下添加结点
			int k;
			String str=count.get(i).get(0).get(count.get(i).get(0).size()-1);
			for(k=1;k<count.get(i).size();k++) {
				if(false==str.equals(count.get(i).get(k).get(count.get(i).get(k).size()-1))) {
					break;
				}
			}
			if(k==count.get(i).size()) {
				treeNode dd=new treeNode(str);
				node.node.add(dd);
				//System.out.println("这是末端:"+str);
			}
			else {
				//System.out.print("寻找新节点:");
				node.node.add(creattree(count.get(i)));
			}
			plus.removeAll(plus);				
		}	
		return node;
	}	
	//输出决策树
	public void print(ArrayList<ArrayList<String>> dat) {
		System.out.println("构建的决策树如下:");
		treeNode node=null;
		node=creattree(dat);//类
		put(node);//递归调用	
	}
	//用于递归的函数
	public void put(treeNode node) {
		System.out.println("结点:"+node.getsname()+"n");
		for(int i=0;i<node.label.size();i++) {
				System.out.println(node.getsname()+"的标签属性:"+node.label.get(i));
			if(node.node.get(i).node.isEmpty()==true) {
				System.out.println("叶子结点:"+node.node.get(i).getsname());
			}
			else {
				put(node.node.get(i));
			}
		}	
	}
	//用于对待决策数据进行预测并将结果保存在指定路径
	public void testdate(ArrayList<ArrayList<String>> test,String path) throws IOException {
		treeNode node=null;
		int count=0;
		System.out.println("this.date: "+ this.date);
		node=creattree(this.date);//类
		try {
		BufferedWriter out=new BufferedWriter(new FileWriter(path));
		for(int i=0;i<test.size();i++) {
			testput(node,test.get(i));//递归调用
			System.out.println("kind: " + kind);
			for(int j=0;j<test.get(i).size();j++) {
				out.write(test.get(i).get(j)+",");
			}
			System.out.println("count: " + count);
			System.out.println("aa: " + i + "t" + date.get(i).get(date.get(i).size()-1));
			if(kind.equals(date.get(i).get(date.get(i).size()-1))==true) {
				count++;
			}
			out.write(kind);
			out.newLine();
		}
		System.out.println("该次分类结果正确率为:"+(double)count/test.size()*100+"%");
		out.flush();
		out.close();
		}catch(IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	//用于测试的递归调用
	public void testput(treeNode node,ArrayList<String> t) {
		System.out.println("ttt: " + t);
		int index=0;
		for(int i=0;i<this.label.size();i++) {
			if(this.label.get(i).equals(node.getsname())==true) {
				System.out.println("bbbbbb");
				index=i;
				break;
			}
		}
		for(int i=0;i<node.label.size();i++) {
			System.out.println("xxx: " + t);
			System.out.println("index: " + t.get(index));
			System.out.println("node.label.get(i)): " + (node.label.get(i)));
			if(t.get(index).equals(node.label.get(i))==false) {
				System.out.println("testPut");
				continue;
			}
			//直到找到叶子结点
			if(node.node.get(i).node.isEmpty()==true) {
//				System.out.println("分类结果为:"+node.node.get(i).getsname());
				this.kind=node.node.get(i).getsname();//取出分类结果
				System.out.println("this: " + this.kind);
			}
			else {
				System.out.println("aaa: ");
				testput(node.node.get(i),t);
			}
		}	
	}
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		String d = util.Directory.GetAppPath("decisonTreeData");
		String data= d + "data.txt";//训练数据集
		String test= d + "test.txt";//测试数据集
		String result= d + "result.txt";//预测结果集
		ID3 id=new ID3(data,test);//初始化数据
		id.print(id.date);//构建并输出决策树
		id.testdate(id.test,result);//预测数据并输出结果
	}
}

文中训练集、测试数据集格式为:
data.txt:用来做训练集(注意第一行为特征,在test.txt首行中不需要添加)
色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,好瓜
青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜
乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,好瓜
乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜
青绿,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,好瓜
浅白,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜
青绿,稍蜷,浊响,清晰,稍凹,软粘,好瓜
乌黑,稍蜷,浊响,稍糊,稍凹,软粘,好瓜
乌黑,稍蜷,浊响,清晰,稍凹,硬滑,好瓜
乌黑,稍蜷,沉闷,稍糊,稍凹,硬滑,坏瓜
青绿,硬挺,清脆,清晰,平坦,软粘,坏瓜
浅白,硬挺,清脆,模糊,平坦,硬滑,坏瓜
浅白,蜷缩,浊响,模糊,平坦,软粘,坏瓜
青绿,稍蜷,浊响,稍糊,凹陷,硬滑,坏瓜
浅白,稍蜷,沉闷,稍糊,凹陷,硬滑,坏瓜
乌黑,稍蜷,浊响,清晰,稍凹,软粘,坏瓜
浅白,蜷缩,浊响,模糊,平坦,硬滑,坏瓜
青绿,蜷缩,沉闷,稍糊,稍凹,硬滑,坏瓜

test.txt:和data.txt内容一行,为了测量构建决策树再计算的准确率,其内容可以自行修改(注意:准确率是基于data.txt计算的,如果test内容和data不同不需要关注准确率计算结果)
青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜
乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,好瓜
乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜
青绿,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,好瓜
浅白,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜
青绿,稍蜷,浊响,清晰,稍凹,软粘,好瓜
乌黑,稍蜷,浊响,稍糊,稍凹,软粘,好瓜
乌黑,稍蜷,浊响,清晰,稍凹,硬滑,好瓜
乌黑,稍蜷,沉闷,稍糊,稍凹,硬滑,坏瓜
青绿,硬挺,清脆,清晰,平坦,软粘,坏瓜
浅白,硬挺,清脆,模糊,平坦,硬滑,坏瓜
浅白,蜷缩,浊响,模糊,平坦,软粘,坏瓜
青绿,稍蜷,浊响,稍糊,凹陷,硬滑,坏瓜
浅白,稍蜷,沉闷,稍糊,凹陷,硬滑,坏瓜
乌黑,稍蜷,浊响,清晰,稍凹,软粘,坏瓜
浅白,蜷缩,浊响,模糊,平坦,硬滑,坏瓜
青绿,蜷缩,沉闷,稍糊,稍凹,硬滑,坏瓜

最后

以上就是愤怒自行车为你收集整理的【java机器学习】决策树算法的全部内容,希望文章能够帮你解决【java机器学习】决策树算法所遇到的程序开发问题。

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