我尝试了几种不同的方法，其中一些是我在这里找到的，其中包括创建 Node 类和嵌套字典，但我似乎无法让它们工作。
我的代码目前接收几行 DNA (a,t,g,c)，然后存储为一个 numpy 数组。然后它找到提供最大增益的属性并将数据拆分为 4 个新的 numpy 数组（取决于属性中存在的 a、t、g 或 c）。
我无法创建一个可以构建树的递归函数。我对python和编程本身还是很陌生，所以请详细描述我应该做什么。
感谢您的帮助
【问题讨论】：
标签： python python-2.7 decision-tree
可能 dict 就是你想要的：
一个节点的例子是：
{'sex': {'yes': 'send email', 'no': 'not send email'}}
【讨论】：
如果您想从头开始实现决策树，我建议您使用类来构建决策树。一棵树由节点组成，其中一个节点递归地包含节点，叶子是终端节点。对于二叉树的情况，这些类可以是：
class Node(object):
def __init__(self):
self.split_variable = None
self.left_child = None
self.right_child = None
def get_name(self):
return 'Node'
class Leaf(object):
def __init__(self):
self.value = None
def get_name(self):
return 'Leaf'
对于 Node 类：“split_variable”将包含拆分中使用的变量名称，即：[a,t,g,c] 和“left_child”和“right_child”将是 Node 或 Leaf 的新实例。该变量的真/假存在将被映射到左/右孩子。 （在回归树的情况下，您需要将第四个变量添加到节点类“split_value”，并将小于/大于该值的值映射到左/右子级）。
对于 Leaf 类：'value' 包含树类变量的赋值（即离散变量的大多数情况下或连续变量情况下的平均值）。
要完成您的实现，您需要使用函数来遍历树评估和/或可视化它。这些函数将被递归调用以完成遍历树。在这里，您可以使用类的 get_name() 函数来区分节点和叶子。要实现这部分，它实际上取决于您如何存储数据，我建议您使用类似于表格的pandas DataFrames。示例评估函数可以是（伪代码）：
def evaluate_tree(your_data, node):
if your_data[node.split_variable]:
if node.left_child.get_name() == 'Node':
evaluate_tree(your_data, node.left_child)
elif node.left_child.get_name() == 'Leaf':
return node.left_child.value
else:
if node.right_child.get_name() == 'Node':
evaluate_tree(your_data, node.right_child)
elif node.right_child.get_name() == 'Leaf':
return node.right_child.value
祝你好运！
【讨论】：
如果您希望在 python 中使用决策树，您可以使用 Sci-kit learn 中的决策树模块，而不是编写自己的决策树类和逻辑：http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html。使用 Scikit Learn 决策树模块，您可以将决策树对象保存到内存中，或者将树的某些属性写入文件或数据库。
Sci-kit learn 以及作为 Anacondas 包一部分的其他 Python 库几乎是 Python 中数据探索和分析的标准。您可以在此处从 Continuum 获取 Anaconda 包：http://continuum.io/downloads
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我在 Hacker News 上看到了这个。它是关于使用 PostgreSQL 作为您从中提取值的数据库在 Python 中构建决策树。结帐可能很有趣： http://www.garysieling.com/blog/building-decision-tree-python-postgres-data
【讨论】：