决策树中的递归编程

Question

我正在用 python 编写决策树。 tree 是一个具有真分支tb 和假分支fb 的对象。只有根节点具有属性results。

results 是一个字典，包含节点上每个目标变量（即因变量）的计数。我正在研究一个二元分类问题，所以一个例子是字典{0: 25, 1: 9}。

我想创建一个函数findrootnodes(tree)，它遍历树，一直到根节点。它应该返回列表根节点。列表的每个元素都应该包含一个字典。所以一个有四个根节点的决策树的例子是[{0: 25, 1: 9}, {0: 2, 1: 65}, {0: 2, 1: 7}, {0: 52, 1: 4}]。

我该怎么做？我当前的代码如下，但问题是它总是返回一个空列表。如果我将 rootnodes 带出函数，Python 会抱怨在实例化之前引用了局部变量 rootnodes。

def findrootnodes(tree):   
    rootnodes = []
    if tree.results != None:
        rootnodes += tree.results
    else: 
        findrootnodes(tree.tb)
        findrootnodes(tree.fb)
    return rootnodes

Answer 1

在您的findrootnodes 函数中，您永远不会更改非结果节点的rootnodes 的值。也就是当你调用findrootnodes时，你先设置：

rootnodes = []

假设初始节点没有results，然后运行：

    findrootnodes(tree.tb)
    findrootnodes(tree.fb)

...两者都不会改变rootnodes 的值。然后你返回rootnodes，它仍然是一个空列表。

我认为你真正想要的是：

def findrootnodes(tree):   
    rootnodes = []
    if tree.results != None:
        rootnodes.append(tree.results)
    else: 
        rootnodes.extend(findrootnodes(tree.tb))
        rootnodes.extend(findrootnodes(tree.fb))
    return rootnodes

请注意，我已将您的 += 更改为 .append(...)，因为：

>>> x = []
>>> x += {'key': 'value'}
>>> x
['key']

尝试通过+= 将字典添加到列表中会将字典视为可迭代对象，Python 将仅对键进行迭代。