后剪枝中的标签传递问题和测试子集为空的问题

[try-agaaain]

Decision_tree-python/tree.py

Lines 186 to 228 in 6d29eec

	ID3Tree = {bestFeatLabel: {}}
	del (labels[bestFeat])
	# 得到列表包括节点所有的属性值
	featValues = [example[bestFeat] for example in dataset]
	uniqueVals = set(featValues)
	if pre_pruning:
	ans = []
	for index in range(len(test_dataset)):
	ans.append(test_dataset[index][-1])
	result_counter = Counter()
	for vec in dataset:
	result_counter[vec[-1]] += 1
	leaf_output = result_counter.most_common(1)[0][0]
	root_acc = cal_acc(test_output=[leaf_output] * len(test_dataset), label=ans)
	outputs = []
	ans = []
	for value in uniqueVals:
	cut_testset = splitdataset(test_dataset, bestFeat, value)
	cut_dataset = splitdataset(dataset, bestFeat, value)
	for vec in cut_testset:
	ans.append(vec[-1])
	result_counter = Counter()
	for vec in cut_dataset:
	result_counter[vec[-1]] += 1
	leaf_output = result_counter.most_common(1)[0][0]
	outputs += [leaf_output] * len(cut_testset)
	cut_acc = cal_acc(test_output=outputs, label=ans)
	if cut_acc <= root_acc:
	return leaf_output
	for value in uniqueVals:
	subLabels = labels[:]
	ID3Tree[bestFeatLabel][value] = ID3_createTree(
	splitdataset(dataset, bestFeat, value),
	subLabels,
	splitdataset(test_dataset, bestFeat, value))
	if post_pruning:
	tree_output = classifytest(ID3Tree,
	featLabels=['年龄段', '有工作', '有自己的房子', '信贷情况'],
	testDataSet=test_dataset)

标签传递问题：

第227行处传入的标签不应为全部特征名称列表，因为此处传入的test_dataset是剔除特征分量之后的测试集，所以标签列表也应当剔除对应的特征。
我的解决方案是在186行后插入代码featLabels = labels[:] # 深复制，再在227行处将featLabels作为参数传入。

测试子集为空的问题：

后剪枝是通过比对剪枝前后测试集的准确率来决定是否剪枝的，所以当测试子集为空时，在后剪枝的过程中计算准确率将出现除零错误。
我的解决方案是将225行的if post_pruning:改为if post_pruning and len(test_dataset) != 0:

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