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java决策树算法代码,决策树分类算法代码
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决策树（DecisionTree）和随机森林（Random Forests）
令N为训练样例的个数，则单棵决策树的输入样例的个数为N个从训练集中有放回的 随机 抽取N个训练样例。
令训练样例的输入特征的个数为M，我们在每颗决策树的每个节点上进行分裂时，从M个输入特征里 随机 选择m个输入特征，且m远远小于M。然后从这m个输入特征里选择一个最好的进行分裂。 m在构建决策树的过程中不会改变 。
构建决策树的算法主要有以下三种，且根据决策树的输出结果，决策树可以分为 分类树 和 回归树 ，分类树输出的结果为具体的类别，而回归树输出的结果为一个确定的数值。其中 ID3 和 C4.5 是分类树， CART 是分类回归树，且 在ID3 和 C4.5 中，特征（属性）只能选一次，而 CART 没有这样的要求 ：
a. ID3 在决策树生成过程中，以 信息增益 为特征选择的准则。
b. C4.5 在决策树生成过程中，以 信息增益比 为特征选择的准则。
c. CART 对回归树用 平方误差最小化准则 ，对分类树用 基尼指数 （Gini index） 最小化准则 ，进行特征选择，生成二叉树。
例：
图1左中的信息增益InfoGain1 及信息增益比 InfoRatio1为：
同理，图1右的信息增益 InfoGain2 及 InfoRatio2 分别为：
由于 InfoGain1 InfoGain2， 所以由ID3算法选择第一种方法；
由于InfoRatio1 InfoRatio2 ，所以根据C4.5算法选择第一种方法
当节点的数据量小于一个指定的数量时，不继续分裂。两个原因：一是数据量较少时，再做分裂容易强化噪声数据的作用；二是降低树生长的复杂性。提前结束分裂一定程度上有利于降低过拟合的影响。
由上述可知，熵和基尼值的大小表示数据的复杂程度，当熵或者基尼值过小时，表示数据的纯度比较大，如果熵或者基尼值小于一定程度数，节点停止分裂。
节点的深度可以理解为节点与决策树跟节点的距离，如根节点的子节点的深度为1，因为这些节点与跟节点的距离为1，子节点的深度要比父节点的深度大1。决策树的深度是所有叶子节点的最大深度，当深度到达指定的上限大小时，停止分裂。
按照1生成t个决策树之后，对于每个新的测试样例，综合多个决策树的分类结果来作为随机森林的分类结果。
（1）目标特征为 数字类型 ：取t个决策树的 平均值 作为分类结果。
（2）目标特征为 类别类型 ： 少数服从多数 ，取单棵树分类结果最多的那个类别作为整个随机森林的分类结果。
在随机森林中，无需交叉验证来评价其分类的准确性，随机森林自带 OOB（out-of-bag）错误估计 ：
OOB：在构造单棵决策树时我们只是随机有放回的抽取了N个样例，所以可以用没有抽取到的样例来测试这棵决策树的分类准确性，这些样例大概占总样例数目的三分之一。
所以对于每个样例j，都有大约三分之一的决策树（记为SetT（j））在构造时没用到该样例，我们就用这些决策树来对这个样例进行分类。我们对于所有的训练样例 j，用SetT（j）中的树组成的森林对其分类，然后看其分类结果和实际的类别是否相等，不相等的样例所占的比例就是OOB错误估计。OOB错误估计被证明是无偏的。
weka 代码 算法 j48 决策树 c4.5
我想你应该是想通过这个页面的url来得到这个网页里面的某些数据把。用HttpClient 。
下面我这个方法是得到搜狗页面命中多少条记录的代码。
public static void main (String args[]){
String sRequestUrlString="
%3D%22%22";
GetMethod getMethod = new GetMethod(sRequestUrlString);
HttpClient client = new HttpClient();
client.setConnectionTimeout(1000 * 60);
int status=0;
try {
status = client.executeMethod(getMethod);
} catch (HttpException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
String sResponse="";
if(status==HttpStatus.SC_OK) {
sResponse=(getMethod.getResponseBodyAsString());
} else {
System.out.println("检索失败");
}
getMethod.releaseConnection();
String regExData = "找到 ([,\\d]*) 个网页";
if(sResponse!=null sResponse.trim().length()0) {
Pattern pattern = Pattern.compile(regExData);
Matcher matcher = pattern.matcher(sResponse);
if(matcher.find()) {
if(matcher.groupCount()=1) {
int iTmpInteger =
Integer.parseInt(matcher.group(1).replaceAll(",",""),10);
System.out.println("找到"+iTmpInteger+"个网页");
}
}
}
}
这段测试代码是来测试搜狗的，String sRequestUrlString="?
query=ondblclick%3D%22%22";
这里是拼写好的检索的url,
sResponse=(getMethod.getResponseBodyAsString());这个是得到本页面的源文件，然后通过
String regExData = "找到 ([,\\d]*) 个网页";正则表达式来获取([,\\d]*) ，得到命中的条数。
java构建二叉树算法
//******************************************************************************************************//
//*****本程序包括简单的二叉树类的实现和前序,中序,后序,层次遍历二叉树算法,*******//
//******以及确定二叉树的高度,制定对象在树中的所处层次以及将树中的左右***********//
//******孩子节点对换位置,返回叶子节点个数删除叶子节点,并输出所删除的叶子节点**//
//*******************************CopyRight By phoenix*******************************************//
//************************************Jan 12,2008*************************************************//
//****************************************************************************************************//
public class BinTree {
public final static int MAX=40;
private Object data; //数据元数
private BinTree left,right; //指向左,右孩子结点的链
BinTree []elements = new BinTree[MAX];//层次遍历时保存各个节点
int front;//层次遍历时队首
int rear;//层次遍历时队尾
public BinTree()
{
}
public BinTree(Object data)
{ //构造有值结点
this.data = data;
left = right = null;
}
public BinTree(Object data,BinTree left,BinTree right)
{ //构造有值结点
this.data = data;
this.left = left;
this.right = right;
}
public String toString()
{
return data.toString();
}//前序遍历二叉树
public static void preOrder(BinTree parent){
if(parent == null)
return;
System.out.print(parent.data+" ");
preOrder(parent.left);
preOrder(parent.right);
}//中序遍历二叉树
public void inOrder(BinTree parent){
if(parent == null)
return;
inOrder(parent.left);
System.out.print(parent.data+" ");
inOrder(parent.right);
}//后序遍历二叉树
public void postOrder(BinTree parent){
if(parent == null)
return;
postOrder(parent.left);
postOrder(parent.right);
System.out.print(parent.data+" ");
}// 层次遍历二叉树
public void LayerOrder(BinTree parent)
{
elements[0]=parent;
front=0;rear=1;
while(frontrear)
{
try
{
if(elements[front].data!=null)
{
System.out.print(elements[front].data + " ");
if(elements[front].left!=null)
elements[rear++]=elements[front].left;
if(elements[front].right!=null)
elements[rear++]=elements[front].right;
front++;
}
}catch(Exception e){break;}
}
}//返回树的叶节点个数
public int leaves()
{
if(this == null)
return 0;
if(left == nullright == null)
return 1;
return (left == null ? 0 : left.leaves())+(right == null ? 0 : right.leaves());
}//结果返回树的高度
public int height()
{
int heightOfTree;
if(this == null)
return -1;
int leftHeight = (left == null ? 0 : left.height());
int rightHeight = (right == null ? 0 : right.height());
heightOfTree = leftHeightrightHeight?rightHeight:leftHeight;
return 1 + heightOfTree;
}
//如果对象不在树中,结果返回-1;否则结果返回该对象在树中所处的层次,规定根节点为第一层
public int level(Object object)
{
int levelInTree;
if(this == null)
return -1;
if(object == data)
return 1;//规定根节点为第一层
int leftLevel = (left == null?-1:left.level(object));
int rightLevel = (right == null?-1:right.level(object));
if(leftLevel0rightLevel0)
return -1;
levelInTree = leftLevelrightLevel?rightLevel:leftLevel;
return 1+levelInTree;
}
//将树中的每个节点的孩子对换位置
public void reflect()
{
if(this == null)
return;
if(left != null)
left.reflect();
if(right != null)
right.reflect();
BinTree temp = left;
left = right;
right = temp;
}// 将树中的所有节点移走,并输出移走的节点
public void defoliate()
{
String innerNode = "";
if(this == null)
return;
//若本节点是叶节点，则将其移走
if(left==nullright == null)
{
System.out.print(this + " ");
data = null;
return;
}
//移走左子树若其存在
if(left!=null){
left.defoliate();
left = null;
}
//移走本节点，放在中间表示中跟移走...
innerNode += this + " ";
data = null;
//移走右子树若其存在
if(right!=null){
right.defoliate();
right = null;
}
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
BinTree e = new BinTree("E");
BinTree g = new BinTree("G");
BinTree h = new BinTree("H");
BinTree i = new BinTree("I");
BinTree d = new BinTree("D",null,g);
BinTree f = new BinTree("F",h,i);
BinTree b = new BinTree("B",d,e);
BinTree c = new BinTree("C",f,null);
BinTree tree = new BinTree("A",b,c);
System.out.println("前序遍历二叉树结果: ");
tree.preOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("中序遍历二叉树结果: ");
tree.inOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("后序遍历二叉树结果: ");
tree.postOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("层次遍历二叉树结果: ");
tree.LayerOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("F所在的层次: "+tree.level("F"));
System.out.println("这棵二叉树的高度: "+tree.height());
System.out.println("--------------------------------------");
tree.reflect();
System.out.println("交换每个节点的孩子节点后......");
System.out.println("前序遍历二叉树结果: ");
tree.preOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("中序遍历二叉树结果: ");
tree.inOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("后序遍历二叉树结果: ");
tree.postOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("层次遍历二叉树结果: ");
tree.LayerOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("F所在的层次: "+tree.level("F"));
System.out.println("这棵二叉树的高度: "+tree.height());
}
