機器學習實戰決策樹

這幾天一直在學習機器學習實戰python**實現，在程式清單的3-6  獲取及誒單數程式，書上的程式是這樣的

def 

getnumleafs(mytree):
numleafs = 0.0
firststr=list(dict.keys(mytree))[0]
seconddict=mytree[firststr]
print(seconddict)
print(seconddict.keys())
for key in seconddict.keys():
print(seconddict[key])
if type(seconddict[key])=='dict':
numleafs+=getnumleafs(seconddict[key])
else:
numleafs+=1
print(numleafs)
return numleafs

有的地方為了測試我自己加了幾段**，執行結果如下：}}

dict_keys([0, 1]) no

1.0 }

2.02.0

由此看出，在子樹沒有執行進去，輸出結果應該是3，但是這裡是2，顯然不對，於是我自己編寫乙個函式，比書上簡潔執行結果是對的：

程式如下：

def 

getnumleafs(mytree):
numleafs=0.0
for feat in mytree.keys():
if type(mytree[feat]).__name__=='dict':
numleafs+=getnumleafs(mytree[feat])
else:numleafs+=1
return numleafs

mytree = }}}

a = getnumleafs(mytree)
print(a)
print(mytree.keys())

執行結果如下：

3.0

dict_keys(['no su***cing'])

符合預知的結果：

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