决策树 概述
决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。
决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。
决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
决策树 场景
决策树的定义：
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点（internal node）和叶结点（leaf node）。内部结点表示一个特征或属性(features)，叶结点表示一个类(labels)。
用决策树对需要测试的实例进行分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子结点；这时，每一个子结点对应着该特征的一个取值。如此递归地对实例进行测试并分配，直至达到叶结点。最后将实例分配到叶结点的类中。
决策树 原理
决策树 须知概念
信息熵 & 信息增益
熵（entropy）： 熵指的是体系的混乱的程度，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。
信息论（information theory）中的熵（香农熵）： 是一种信息的度量方式，表示信息的混乱程度，也就是说：信息越有序，信息熵越低。例如：火柴有序放在火柴盒里，熵值很低，相反，熵值很高。
信息增益（information gain）： 在划分数据集前后信息发生的变化称为信息增益。
决策树 工作原理
如何构造一个决策树?
我们使用 createBranch() 方法，如下所示：
def createBranch():
'''
此处运用了迭代的思想。 感兴趣可以搜索 迭代 recursion， 甚至是 dynamic programing。
'''
检测数据集中的所有数据的分类标签是否相同:
If so return 类标签
Else:
寻找划分数据集的最好特征（划分之后信息熵最小，也就是信息增益最大的特征）
划分数据集
创建分支节点
for 每个划分的子集
调用函数 createBranch （创建分支的函数）并增加返回结果到分支节点中
return 分支节点
决策树 开发流程
收集数据：可以使用任何方法。
准备数据：树构造算法 (这里使用的是ID3算法，只适用于标称型数据，这就是为什么数值型数据必须离散化。 还有其他的树构造算法，比如CART)
分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期。
训练算法：构造树的数据结构。
测试算法：使用训练好的树计算错误率。
使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习任务，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。
决策树 算法特点
优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，数据有缺失也能跑，可以处理不相关特征。
缺点：容易过拟合。
适用数据类型：数值型和标称型。
项目案例1: 判定鱼类和非鱼类
项目概述
根据以下 2 个特征，将动物分成两类：鱼类和非鱼类。
特征：
- 在水中是否可以生存
- 是否有脚蹼
开发流程
收集数据：可以使用任何方法
准备数据：树构造算法（这里使用的是ID3算法，因此数值型数据必须离散化。）
分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们可以将树画出来。
训练算法：构造树结构
测试算法：使用习得的决策树执行分类
使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习任务，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义
收集数据：可以使用任何方法
dataSet = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']] # labels 露出水面 脚蹼，注意：这里的labels是写的 dataSet 中特征的含义，并不是对应的分类标签或者说目标变量 labels = ['no surfacing', 'flippers']
准备数据：树构造算法
此处，由于我们输入的数据本身就是离散化数据，所以这一步就省略了。
分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们可以将树画出来。
计算给定数据集的香农熵的函数
from math import log def calcShannonEnt(dataSet): """ Desc： calculate Shannon entropy -- 计算给定数据集的香农熵 Args: dataSet -- 数据集 Returns: shannonEnt -- 返回 每一组 feature 下的某个分类下，香农熵的信息期望 """ # -----------计算香农熵的第一种实现方式start-------------------------------------------------------------------------------- # 求list的长度，表示计算参与训练的数据量 numEntries = len(dataSet) # 下面输出我们测试的数据集的一些信息 # 计算分类标签label出现的次数 labelCounts = {} # the the number of unique elements and their occurance for featVec in dataSet: # 将当前实例的标签存储，即每一行数据的最后一个数据代表的是标签 currentLabel = featVec[-1] # 为所有可能的分类创建字典，如果当前的键值不存在，则扩展字典并将当前键值加入字典。每个键值都记录了当前类别出现的次数。 if currentLabel not in labelCounts.keys(): labelCounts[currentLabel] = 0 labelCounts[currentLabel] += 1 # 对于label标签的占比，求出label标签的香农熵 shannonEnt = 0.0 for key in labelCounts: # 使用所有类标签的发生频率计算类别出现的概率。 prob = float(labelCounts[key]) / numEntries # 计算香农熵，以 2 为底求对数 shannonEnt -= prob * log(prob, 2) # -----------计算香农熵的第一种实现方式end-------------------------------------------------------------------------------- # # -----------计算香农熵的第二种实现方式start-------------------------------------------------------------------------------- # # 统计标签出现的次数 # label_count = Counter(data[-1] for data in dataSet) # # 计算概率 # probs = [p[1] / len(dataSet) for p in label_count.items()] # # 计算香农熵 # shannonEnt = sum([-p * log(p, 2) for p in probs]) # # -----------计算香农熵的第二种实现方式end-------------------------------------------------------------------------------- return shannonEnt
按照给定特征划分数据集
将指定特征的特征值等于 value 的行剩下列作为子数据集。
def splitDataSet(dataSet, index, value): """ Desc： 划分数据集 splitDataSet(通过遍历dataSet数据集，求出index对应的colnum列的值为value的行) 就是依据index列进行分类，如果index列的数据等于 value的时候，就要将 index 划分到我们创建的新的数据集中 Args: dataSet -- 数据集 待划分的数据集 index -- 表示每一行的index列 划分数据集的特征 value -- 表示index列对应的value值 需要返回的特征的值。 Returns: index 列为 value 的数据集【该数据集需要排除index列】 """ # -----------切分数据集的第一种方式 start------------------------------------ retDataSet = [] for featVec in dataSet: # index列为value的数据集【该数据集需要排除index列】 # 判断index列的值是否为value if featVec[index] == value: # chop out index used for splitting # [:index]表示前index行，即若 index 为2，就是取 featVec 的前 index 行 reducedFeatVec = featVec[:index] ''' 请百度查询一下： extend和append的区别 list.append(object) 向列表中添加一个对象object list.extend(sequence) 把一个序列seq的内容添加到列表中 1、使用append的时候，是将new_media看作一个对象，整体打包添加到music_media对象中。 2、使用extend的时候，是将new_media看作一个序列，将这个序列和music_media序列合并，并放在其后面。 result = [] result.extend([1,2,3]) print(result) result.append([4,5,6]) print(result) result.extend([7,8,9]) print(result) 结果： [1, 2, 3] [1, 2, 3, [4, 5, 6]] [1, 2, 3, [4, 5, 6], 7, 8, 9] ''' reducedFeatVec.extend(featVec[index+1:]) # [index+1:]表示从跳过 index 的 index+1行，取接下来的数据 # 收集结果值 index列为value的行【该行需要排除index列】 retDataSet.append(reducedFeatVec) # -----------切分数据集的第一种方式 end------------------------------------ # # -----------切分数据集的第二种方式 start------------------------------------ # retDataSet = [data[:index] + data[index + 1:] for data in dataSet # for i, v in enumerate(data) if i == index and v == value] # # -----------切分数据集的第二种方式 end------------------------------------ return retDataSet
选择最好的数据集划分方式
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet): """ Desc: 选择切分数据集的最佳特征 Args: dataSet -- 需要切分的数据集 Returns: bestFeature -- 切分数据集的最优的特征列 """ # -----------选择最优特征的第一种方式 start------------------------------------ # 求第一行有多少列的 Feature, 最后一列是label列嘛 numFeatures = len(dataSet[0]) - 1 # label的信息熵 baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet) # 最优的信息增益值, 和最优的Featurn编号 bestInfoGain = 0.0 bestFeature = -1 # iterate over all the features for i in range(numFeatures): # create a list of all the examples of this feature # 获取每一个实例的第i+1个feature，组成list集合 featList = [example[i] for example in dataSet] # get a set of unique values # 获取剔重后的集合，使用set对list数据进行去重 uniqueVals = set(featList) # 创建一个临时的信息熵 newEntropy = 0.0 # 遍历某一列的value集合，计算该列的信息熵 # 遍历当前特征中的所有唯一属性值，对每个唯一属性值划分一次数据集，计算数据集的新熵值，并对所有唯一特征值得到的熵求和。 for value in uniqueVals: subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value) prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet)) newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet) # gain[信息增益]: 划分数据集前后的信息变化， 获取信息熵最大的值 # 信息增益是熵的减少或者是数据无序度的减少。最后，比较所有特征中的信息增益，返回最好特征划分的索引值。 infoGain = baseEntropy - newEntropy print('infoGain=', infoGain, 'bestFeature=', i, baseEntropy, newEntropy) if infoGain > bestInfoGain: bestInfoGain = infoGain bestFeature = i return bestFeature # -----------选择最优特征的第一种方式 end------------------------------------ # # -----------选择最优特征的第二种方式 start------------------------------------ # # 计算初始香农熵 # base_entropy = calcShannonEnt(dataSet) # best_info_gain = 0 # best_feature = -1 # # 遍历每一个特征 # for i in range(len(dataSet[0]) - 1): # # 对当前特征进行统计 # feature_count = Counter([data[i] for data in dataSet]) # # 计算分割后的香农熵 # new_entropy = sum(feature[1] / float(len(dataSet)) * calcShannonEnt(splitDataSet(dataSet, i, feature[0])) \ # for feature in feature_count.items()) # # 更新值 # info_gain = base_entropy - new_entropy # print('No. {0} feature info gain is {1:.3f}'.format(i, info_gain)) # if info_gain > best_info_gain: # best_info_gain = info_gain # best_feature = i # return best_feature # # -----------选择最优特征的第二种方式 end---------
创建树的函数代码如下：
def createTree(dataSet, labels): """ Desc: 创建决策树 Args: dataSet -- 要创建决策树的训练数据集 labels -- 训练数据集中特征对应的含义的labels，不是目标变量 Returns: myTree -- 创建完成的决策树 """ classList = [example[-1] for example in dataSet] # 如果数据集的最后一列的第一个值出现的次数=整个集合的数量，也就说只有一个类别，就只直接返回结果就行 # 第一个停止条件：所有的类标签完全相同，则直接返回该类标签。 # count() 函数是统计括号中的值在list中出现的次数 if classList.count(classList[0]) == len(classList): return classList[0] # 如果数据集只有1列，那么最初出现label次数最多的一类，作为结果 # 第二个停止条件：使用完了所有特征，仍然不能将数据集划分成仅包含唯一类别的分组。 if len(dataSet[0]) == 1: # 此处是有递归 return majorityCnt(classList) # 选择最优的列，得到最优列对应的label含义 bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet) # 获取label的名称 bestFeatLabel = labels[bestFeat] # 初始化myTree myTree = {bestFeatLabel: {}} # 注：labels列表是可变对象，在PYTHON函数中作为参数时传址引用，能够被全局修改 # 所以这行代码导致函数外的同名变量被删除了元素，造成例句无法执行，提示'no surfacing' is not in list del(labels[bestFeat]) # 取出最优列，然后它的branch做分类 featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet] uniqueVals = set(featValues) for value in uniqueVals: # 求出剩余的标签label subLabels = labels[:] # 遍历当前选择特征包含的所有属性值，在每个数据集划分上递归调用函数createTree() myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), subLabels) # print('myTree', value, myTree) return myTree
测试算法：使用决策树执行分类
def classify(inputTree, featLabels, testVec): """ Desc: 对新数据进行分类 Args: inputTree -- 已经训练好的决策树模型 featLabels -- Feature标签对应的名称，不是目标变量 testVec -- 测试输入的数据 Returns: classLabel -- 分类的结果值，需要映射label才能知道名称 """ # 获取tree的根节点对于的key值 firstStr = list(inputTree.keys())[0] # 通过key得到根节点对应的value secondDict = inputTree[firstStr] # 判断根节点名称获取根节点在label中的先后顺序，这样就知道输入的testVec怎么开始对照树来做分类 featIndex = featLabels.index(firstStr) # 测试数据，找到根节点对应的label位置，也就知道从输入的数据的第几位来开始分类 key = testVec[featIndex] valueOfFeat = secondDict[key] print('+++', firstStr, 'xxx', secondDict, '---', key, '>>>', valueOfFeat) # 判断分枝是否结束: 判断valueOfFeat是否是dict类型 if isinstance(valueOfFeat, dict): classLabel = classify(valueOfFeat, featLabels, testVec) else: classLabel = valueOfFeat return classLabel
In [100]:
dataSet = [[1, 1, 'yes'],
[1, 1, 'yes'],
[1, 0, 'no'],
[0, 1, 'no'],
[0, 1, 'no']]
# labels 露出水面 脚蹼，注意：这里的labels是写的 dataSet 中特征的含义，并不是对应的分类标签或者说目标变量
labels = ['no surfacing', 'flippers']
In [101]:
from math import log
def calcShannonEnt(dataSet):
"""
Desc：
calculate Shannon entropy -- 计算给定数据集的香农熵
Args:
dataSet -- 数据集
Returns:
shannonEnt -- 返回 每一组 feature 下的某个分类下，香农熵的信息期望
"""
# -----------计算香农熵的第一种实现方式start--------------------------------------------------------------------------------
# 求list的长度，表示计算参与训练的数据量
numEntries = len(dataSet)
# 下面输出我们测试的数据集的一些信息
# 计算分类标签label出现的次数
labelCounts = {}
# the the number of unique elements and their occurance
for featVec in dataSet:
# 将当前实例的标签存储，即每一行数据的最后一个数据代表的是标签
currentLabel = featVec[-1]
# 为所有可能的分类创建字典，如果当前的键值不存在，则扩展字典并将当前键值加入字典。每个键值都记录了当前类别出现的次数。
if currentLabel not in labelCounts.keys():
labelCounts[currentLabel] = 0
labelCounts[currentLabel] += 1
# 对于label标签的占比，求出label标签的香农熵
shannonEnt = 0.0
for key in labelCounts:
# 使用所有类标签的发生频率计算类别出现的概率。
prob = float(labelCounts[key]) / numEntries
# 计算香农熵，以 2 为底求对数
shannonEnt -= prob * log(prob, 2)
# -----------计算香农熵的第一种实现方式end--------------------------------------------------------------------------------
# # -----------计算香农熵的第二种实现方式start--------------------------------------------------------------------------------
# # 统计标签出现的次数
# label_count = Counter(data[-1] for data in dataSet)
# # 计算概率
# probs = [p[1] / len(dataSet) for p in label_count.items()]
# # 计算香农熵
# shannonEnt = sum([-p * log(p, 2) for p in probs])
# # -----------计算香农熵的第二种实现方式end--------------------------------------------------------------------------------
return shannonEnt
In [102]:
def splitDataSet(dataSet, index, value):
"""
Desc：
划分数据集
splitDataSet(通过遍历dataSet数据集，求出index对应的colnum列的值为value的行)
就是依据index列进行分类，如果index列的数据等于 value的时候，就要将 index 划分到我们创建的新的数据集中
Args:
dataSet -- 数据集 待划分的数据集
index -- 表示每一行的index列 划分数据集的特征
value -- 表示index列对应的value值 需要返回的特征的值。
Returns:
index 列为 value 的数据集【该数据集需要排除index列】
"""
# -----------切分数据集的第一种方式 start------------------------------------
retDataSet = []
for featVec in dataSet:
# index列为value的数据集【该数据集需要排除index列】
# 判断index列的值是否为value
if featVec[index] == value:
# chop out index used for splitting
# [:index]表示前index行，即若 index 为2，就是取 featVec 的前 index 行
reducedFeatVec = featVec[:index]
'''
请百度查询一下： extend和append的区别
list.append(object) 向列表中添加一个对象object
list.extend(sequence) 把一个序列seq的内容添加到列表中
1、使用append的时候，是将new_media看作一个对象，整体打包添加到music_media对象中。
2、使用extend的时候，是将new_media看作一个序列，将这个序列和music_media序列合并，并放在其后面。
result = []
result.extend([1,2,3])
print(result)
result.append([4,5,6])
print(result)
result.extend([7,8,9])
print(result)
结果：
[1, 2, 3]
[1, 2, 3, [4, 5, 6]]
[1, 2, 3, [4, 5, 6], 7, 8, 9]
'''
reducedFeatVec.extend(featVec[index+1:])
# [index+1:]表示从跳过 index 的 index+1行，取接下来的数据
# 收集结果值 index列为value的行【该行需要排除index列】
retDataSet.append(reducedFeatVec)
# -----------切分数据集的第一种方式 end------------------------------------
# # -----------切分数据集的第二种方式 start------------------------------------
# retDataSet = [data[:index] + data[index + 1:] for data in dataSet
# for i, v in enumerate(data) if i == index and v == value]
# # -----------切分数据集的第二种方式 end------------------------------------
return retDataSet
In [103]:
splitDataSet(dataSet, 0, 1)
Out[103]:
In [104]:
splitDataSet(dataSet, 0, 0)
Out[104]:
In [105]:
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
"""
Desc:
选择切分数据集的最佳特征
Args:
dataSet -- 需要切分的数据集
Returns:
bestFeature -- 切分数据集的最优的特征列
"""
# -----------选择最优特征的第一种方式 start------------------------------------
# 求第一行有多少列的 Feature, 最后一列是label列嘛
numFeatures = len(dataSet[0]) - 1
# label的信息熵
baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)
# 最优的信息增益值, 和最优的Featurn编号
bestInfoGain = 0.0
bestFeature = -1
# iterate over all the features
for i in range(numFeatures):
# create a list of all the examples of this feature
# 获取每一个实例的第i+1个feature，组成list集合
featList = [example[i] for example in dataSet]
# get a set of unique values
# 获取剔重后的集合，使用set对list数据进行去重
uniqueVals = set(featList)
# 创建一个临时的信息熵
newEntropy = 0.0
# 遍历某一列的value集合，计算该列的信息熵
# 遍历当前特征中的所有唯一属性值，对每个唯一属性值划分一次数据集，计算数据集的新熵值，并对所有唯一特征值得到的熵求和。
for value in uniqueVals:
subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)
prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet))
newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet)
# gain[信息增益]: 划分数据集前后的信息变化， 获取信息熵最大的值
# 信息增益是熵的减少或者是数据无序度的减少。最后，比较所有特征中的信息增益，返回最好特征划分的索引值。
infoGain = baseEntropy - newEntropy
print('infoGain=', infoGain, 'bestFeature=', i, baseEntropy, newEntropy)
if infoGain > bestInfoGain:
bestInfoGain = infoGain
bestFeature = i
return bestFeature
# -----------选择最优特征的第一种方式 end------------------------------------
# # -----------选择最优特征的第二种方式 start------------------------------------
# # 计算初始香农熵
# base_entropy = calcShannonEnt(dataSet)
# best_info_gain = 0
# best_feature = -1
# # 遍历每一个特征
# for i in range(len(dataSet[0]) - 1):
# # 对当前特征进行统计
# feature_count = Counter([data[i] for data in dataSet])
# # 计算分割后的香农熵
# new_entropy = sum(feature[1] / float(len(dataSet)) * calcShannonEnt(splitDataSet(dataSet, i, feature[0])) \
# for feature in feature_count.items())
# # 更新值
# info_gain = base_entropy - new_entropy
# print('No. {0} feature info gain is {1:.3f}'.format(i, info_gain))
# if info_gain > best_info_gain:
# best_info_gain = info_gain
# best_feature = i
# return best_feature
# # -----------选择最优特征的第二种方式 end---------
In [106]:
chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
Out[106]:
In [107]:
import operator
def majorityCnt(classList):
"""
Desc:
选择出现次数最多的一个结果
Args:
classList label列的集合
Returns:
bestFeature 最优的特征列
"""
# -----------majorityCnt的第一种方式 start------------------------------------
classCount = {}
for vote in classList:
if vote not in classCount.keys():
classCount[vote] = 0
classCount[vote] += 1
# 倒叙排列classCount得到一个字典集合，然后取出第一个就是结果（yes/no），即出现次数最多的结果
sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
# print('sortedClassCount:', sortedClassCount)
return sortedClassCount[0][0]
# -----------majorityCnt的第一种方式 end------------------------------------
# # -----------majorityCnt的第二种方式 start------------------------------------
# major_label = Counter(classList).most_common(1)[0]
# return major_label
# # -----------majorityCnt的第二种方式 end------------------------------------
In [108]:
def createTree(dataSet, labels):
"""
Desc:
创建决策树
Args:
dataSet -- 要创建决策树的训练数据集
labels -- 训练数据集中特征对应的含义的labels，不是目标变量
Returns:
myTree -- 创建完成的决策树
"""
classList = [example[-1] for example in dataSet]
# 如果数据集的最后一列的第一个值出现的次数=整个集合的数量，也就说只有一个类别，就只直接返回结果就行
# 第一个停止条件：所有的类标签完全相同，则直接返回该类标签。
# count() 函数是统计括号中的值在list中出现的次数
if classList.count(classList[0]) == len(classList):
return classList[0]
# 如果数据集只有1列，那么最初出现label次数最多的一类，作为结果
# 第二个停止条件：使用完了所有特征，仍然不能将数据集划分成仅包含唯一类别的分组。
if len(dataSet[0]) == 1: # 此处是有递归
return majorityCnt(classList)
# 选择最优的列，得到最优列对应的label含义
bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
# 获取label的名称
bestFeatLabel = labels[bestFeat]
# 初始化myTree
myTree = {bestFeatLabel: {}}
# 注：labels列表是可变对象，在PYTHON函数中作为参数时传址引用，能够被全局修改
# 所以这行代码导致函数外的同名变量被删除了元素，造成例句无法执行，提示'no surfacing' is not in list
del(labels[bestFeat])
# 取出最优列，然后它的branch做分类
featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]
uniqueVals = set(featValues)
for value in uniqueVals:
# 求出剩余的标签label
subLabels = labels[:]
# 遍历当前选择特征包含的所有属性值，在每个数据集划分上递归调用函数createTree()
myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), subLabels)
# print('myTree', value, myTree)
return myTree
In [109]:
t = createTree(dataSet, labels)
print(t)
In [113]:
def classify(inputTree, featLabels, testVec):
"""
Desc:
对新数据进行分类
Args:
inputTree -- 已经训练好的决策树模型
featLabels -- Feature标签对应的名称，不是目标变量
testVec -- 测试输入的数据
Returns:
classLabel -- 分类的结果值，需要映射label才能知道名称
"""
# 获取tree的根节点对于的key值
firstStr = list(inputTree.keys())[0]
# 通过key得到根节点对应的value
secondDict = inputTree[firstStr]
# 判断根节点名称获取根节点在label中的先后顺序，这样就知道输入的testVec怎么开始对照树来做分类
featIndex = featLabels.index(firstStr)
# 测试数据，找到根节点对应的label位置，也就知道从输入的数据的第几位来开始分类
key = testVec[featIndex]
valueOfFeat = secondDict[key]
print('+++', firstStr, 'xxx', secondDict, '---', key, '>>>', valueOfFeat)
# 判断分枝是否结束: 判断valueOfFeat是否是dict类型
if isinstance(valueOfFeat, dict):
classLabel = classify(valueOfFeat, featLabels, testVec)
else:
classLabel = valueOfFeat
return classLabel
In [114]:
classify(t, ['no surfacing', 'flippers'], [1, 1])
Out[114]:
