Java开发实例：使用Java实现基本的决策树算法
在机器学习领域中，决策树是一种常用的算法，常用于分类和回归问题。在这里，我们将使用Java语言实现一个基本的决策树算法。
在这个实例中，我们将使用一个基于波士顿房价数据集的分类问题。我们首先需要获取数据集并解析其内容。这里我们用到了Java自带的CSV解析库，代码如下：
java
Reader reader = Files.newBufferedReader(Paths.get("data.csv"));
CSVParser parser = new CSVParser(reader, CSVFormat.DEFAULT.withHeader());
List
data = new ArrayList<>();
for (CSVRecord record : parser) {
double[] instance = new double[record.size() - 1];
for (int i = 0; i < instance.length; i++) {
instance[i] = Double.parseDouble(record.get(i));
}
data.add(instance);
}
接下来，我们定义一个类来表示决策树的节点，并在其中实现建树的算法，代码如下：
java
class DecisionTreeNode {
int featureIndex = -1;
double threshold = 0.0;
DecisionTreeNode left = null;
DecisionTreeNode right = null;
int label = -1;
public static DecisionTreeNode buildTree(List
data, int depth) {
DecisionTreeNode node = new DecisionTreeNode();
double[] labelCounts = new double[NUM_LABELS];
for (Double[] instance : data) {
labelCounts[instance[instance.length - 1].intValue()]++;
}
int maxLabel = argmax(labelCounts);
if (labelCounts[maxLabel] == data.size() || depth == MAX_DEPTH)
node.label = maxLabel;
return node;
double bestScore = -1.0;
int bestIndex = -1;
double bestThreshold = 0.0;
for (int i = 0; i < data.get(0).length - 1; i++) {
double[] classCounts1 = new double[NUM_LABELS];
double[] classCounts2 = new double[NUM_LABELS];
int count1 = 0;
int count2 = 0;
for (Double[] instance : data) {
if (instance[i] < threshold) {
classCounts1[instance[instance.length - 1].intValue()]++;
count1++;
} else {
classCounts2[instance[instance.length - 1].intValue()]++;
count2++;
}
}
double score = giniImpurity(classCounts1, count1) * count1 / (count1 + count2)
+ giniImpurity(classCounts2, count2) * count2 / (count1 + count2);
if (score > bestScore)
bestScore = score;
bestIndex = i;
bestThreshold = threshold;
}
node.featureIndex = bestIndex;
node.threshold = bestThreshold;
List
data1 = new ArrayList<>();
List
data2 = new ArrayList<>();
for (Double[] instance : data) {
if (instance[bestIndex] < bestThreshold) {
data1.add(instance);
} else {
data2.add(instance);
}
}
node.left = buildTree(data1, depth + 1);
node.right = buildTree(data2, depth + 1);
return node;
}
}
最后，我们使用上述代码来构建决策树，并对新实例进行分类，代码如下：
java
DecisionTreeNode root = DecisionTreeNode.buildTree(data, 0);
double[] instance = new double[] 0.078;
int predictedLabel = classify(root, instance);
System.out.println(predictedLabel);
本次实例使用的数据集可以从以下链接中获取：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data
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