Comment créer un arbre de décision en javascript

Cette fois je vais vous montrer comment faire un arbre de décision en utilisant javascript et quelles sont les précautions pour faire un arbre de décision en utilisant javascript Voici un cas pratique, prenons. un regard.

Mise en œuvre du code de l'algorithme d'arbre de décision

1. Préparer les données de test

Ici, je suppose qu'il y a une jeune femme dans l'entreprise qui se réunit à un rendez-vous à l'aveugle à titre d'exemple
Voici les personnes qui ont rencontré ou ont été éliminées des données (une partie des données a été générée à l'aide de mock.js) :

var data =
        [
            { "姓名": "余夏", "年龄": 29, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "高", 见面: "见" },
            { "姓名": "豆豆", "年龄": 25, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "高", 见面: "见" },
            { "姓名": "帅常荣", "年龄": 26, "长相": "帅", "体型": "胖", "收入": "高", 见面: "见" },
            { "姓名": "王涛", "年龄": 22, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "高", 见面: "见" },
            { "姓名": "李东", "年龄": 23, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "高", 见面: "见" },
            { "姓名": "王五五", "年龄": 23, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "低", 见面: "见" },
            { "姓名": "王小涛", "年龄": 22, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "低", 见面: "见" },
            { "姓名": "李缤", "年龄": 21, "长相": "帅", "体型": "胖", "收入": "高", 见面: "见" },
            { "姓名": "刘明", "年龄": 21, "长相": "帅", "体型": "胖", "收入": "低", 见面: "不见" },
            { "姓名": "红鹤", "年龄": 21, "长相": "不帅", "体型": "胖", "收入": "高", 见面: "不见" },
            { "姓名": "李理", "年龄": 32, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "高", 见面: "不见" },
            { "姓名": "周州", "年龄": 31, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "高", 见面: "不见" },
            { "姓名": "李乐", "年龄": 27, "长相": "不帅", "体型": "胖", "收入": "高", 见面: "不见" },
            { "姓名": "韩明", "年龄": 24, "长相": "不帅", "体型": "瘦", "收入": "高", 见面: "不见" },
            { "姓名": "小吕", "年龄": 28, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "低", 见面: "不见" },
            { "姓名": "李四", "年龄": 25, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "低", 见面: "不见" },
            { "姓名": "王鹏", "年龄": 30, "长相": "帅", "体型": "瘦", "收入": "低", 见面: "不见" },
        ];

2 Construire la fonction de base de l'arbre de décision

Code :

function DecisionTree(config) {    if (typeof config == "object" && !Array.isArray(config)) this.training(config);
};
DecisionTree.prototype = {    //分割函数
    _predicates: {},    //统计属性值在数据集中的次数
    countUniqueValues(items, attr) {},    //获取对象中值最大的Key  假设 counter={a:9,b:2} 得到 "a" 
    getMaxKey(counter) {},    //寻找最频繁的特定属性值
    mostFrequentValue(items, attr) {},    //根据属性切割数据集 
    split(items, attr, predicate, pivot) {},    //计算熵
    entropy(items, attr) {},    //生成决策树
    buildDecisionTree(config) {},    //初始化生成决策树
    training(config) {},    //预测 测试
    predict(data) {},
};var decisionTree = new DecisionTree();

3 . Implémenter les fonctions de fonction

Parce que certaines fonctions sont trop simples, je ne les expliquerai pas

Vous pouvez accéder à JS Simple Implementation of Decision Tree (ID3 Algorithme)_demo.html pour voir le code complet
Il contient des commentaires, et chacun La méthode de test d'une fonction

Ici j'expliquerai principalement : la fonction de calcul de l'entropie, la génération de la fonction arbre de décision ( gain d'information), et la mise en œuvre de la fonction de prédiction

Expliqué dans le wiki de l'algorithme ID3 La formule de calcul de l'entropie et du gain d'information

Calcul de la fonction d'entropie (entropie)

On peut savoir que le calcul de H(S) (c'est-à-dire l'entropie) nécessite p(x)=x/total La quantité est ensuite calculée et accumulée

Code :

//......略//统计属性值在数据集中的次数countUniqueValues(items, attr) {    var counter = {}; // 获取不同的结果值 与出现次数
    for (var i of items) {        if (!counter[i[attr]]) counter[i[attr]] = 0;
        counter[i[attr]] += 1;
    }    return counter;
},//......略//计算熵entropy(items, attr) {    var counter = this.countUniqueValues(items, attr); //计算值的出现数
    var p, entropy = 0; //H(S)=entropy=∑(P(Xi)(log2(P(Xi))))
    for (var i in counter) {
        p = counter[i] / items.length; //P(Xi)概率值
        entropy += -p * Math.log2(p); //entropy+=-(P(Xi)(log2(P(Xi))))
    }    return entropy;
},//......略var decisionTree = new DecisionTree();console.log("函数 countUniqueValues 测试:");console.log("   长相", decisionTree.countUniqueValues(data, "长相")); //测试console.log("   年龄", decisionTree.countUniqueValues(data, "年龄")); //测试console.log("   收入", decisionTree.countUniqueValues(data, "收入")); //测试console.log("函数 entropy 测试:");console.log("   长相", decisionTree.entropy(data, "长相")); //测试console.log("   年龄", decisionTree.entropy(data, "年龄")); //测试console.log("   收入", decisionTree.entropy(data, "收入")); //测试

3.2 Informations. gain

Formule

Selon la formule, nous savons que pour obtenir la valeur du gain d'information, nous devons obtenir :

Entropie de l'ensemble d'entraînement H(S)

Proportion d'éléments de branche p(t)

Entropie H(t) de l'ensemble de données de branche

Parmi eux, nous divisons d'abord la correspondance (appropriée) et la correspondance (inadaptée), donc H (t):

H(match) L'entropie de l'ensemble de données approprié après segmentation

H (on match) L'entropie de l'ensemble de données inapproprié après segmentation

Donc le gain d'information G=H(S)-(p(match)H(match)+p(on match)H(on match))

Parce que p(match)=nombre de correspondances/nombre total d'éléments dans le ensemble de données
Gain d'informations G=H(S)-((nombre de correspondances)xH(match)+(nombre de correspondances)xH(sur correspondance)) /Nombre total d'éléments dans l'ensemble de données

//......略buildDecisionTree(config){    var trainingSet = config.trainingSet;//训练集 
    var categoryAttr = config.categoryAttr;//用于区分的类别属性
    //......略
    //初始计算 训练集的熵
    var initialEntropy = this.entropy(trainingSet, categoryAttr);//<===H(S)
    //......略
    var alreadyChecked = [];//标识已经计算过了
    var bestSplit = { gain: 0 };//储存当前最佳的分割节点数据信息
    //遍历数据集
    for (var item of trainingSet) {        // 遍历项中的所有属性
        for (var attr in item) {            //跳过区分属性与忽略属性
            if ((attr == categoryAttr) || (ignoredAttributes.indexOf(attr) >= 0)) continue;            var pivot = item[attr];// 当前属性的值 
            var predicateName = ((typeof pivot == 'number') ? '>=' : '=='); //根据数据类型选择判断条件
            var attrPredPivot = attr + predicateName + pivot;            if (alreadyChecked.indexOf(attrPredPivot) >= 0) continue;//已经计算过则跳过
            alreadyChecked.push(attrPredPivot);//记录
            var predicate = this._predicates[predicateName];//匹配分割方式
            var currSplit = this.split(trainingSet, attr, predicate, pivot);            var matchEntropy = this.entropy(currSplit.match, categoryAttr);//  H(match) 计算分割后合适的数据集的熵
            var notMatchEntropy = this.entropy(currSplit.notMatch, categoryAttr);// H(on match) 计算分割后不合适的数据集的熵
             //计算信息增益: 
             // IG(A,S)=H(S)-(∑P(t)H(t))) 
             // t为分裂的子集match(匹配),on match(不匹配)
             // P(match)=match的长度/数据集的长度
             // P(on match)=on match的长度/数据集的长度
             var iGain = initialEntropy - ((matchEntropy * currSplit.match.length
                        + notMatchEntropy * currSplit.notMatch.length) / trainingSet.length);              //不断匹配最佳增益值对应的节点信息
              if (iGain > bestSplit.gain) {                  //......略
              }
        }
    } 
    //......递归计算分支}

Je pense que vous maîtrisez la méthode après avoir lu le cas dans cet article. Pour des informations plus intéressantes, veuillez prêter attention aux autres articles connexes sur le site Web PHP chinois !

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