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小編給大家分享一下Java如何實現(xiàn)決策樹算法，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

創(chuàng)新互聯(lián)成立于2013年，先為盤州等服務建站，盤州等地企業(yè)，進行企業(yè)商務咨詢服務。為盤州企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務解決您的所有建站問題。

具體如下：

決策樹算法是一種逼近離散函數(shù)值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對數(shù)據(jù)進行處理，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹，然后使用決策對新數(shù)據(jù)進行分析。本質上決策樹是通過一系列規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類的過程。

決策樹構造可以分兩步進行。第一步，決策樹的生成：由訓練樣本集生成決策樹的過程。一般情況下，訓練樣本數(shù)據(jù)集是根據(jù)實際需要有歷史的、有一定綜合程度的，用于數(shù)據(jù)分析處理的數(shù)據(jù)集。第二步，決策樹的剪枝：決策樹的剪枝是對上一階段生成的決策樹進行檢驗、校正和修下的過程，主要是用新的樣本數(shù)據(jù)集（稱為測試數(shù)據(jù)集）中的數(shù)據(jù)校驗決策樹生成過程中產生的初步規(guī)則，將那些影響預衡準確性的分枝剪除。

java實現(xiàn)代碼如下：

package demo;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
public class DicisionTree {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    System.out.print("創(chuàng)新互聯(lián)測試結果：");
    String[] attrNames = new String[] { "AGE", "INCOME", "STUDENT",
        "CREDIT_RATING" };
    // 讀取樣本集
    Map> samples = readSamples(attrNames);
    // 生成決策樹
    Object decisionTree = generateDecisionTree(samples, attrNames);
    // 輸出決策樹
    outputDecisionTree(decisionTree, 0, null);
  }
  /**
   * 讀取已分類的樣本集，返回Map：分類 -> 屬于該分類的樣本的列表
   */
  static Map> readSamples(String[] attrNames) {
    // 樣本屬性及其所屬分類（數(shù)組中的最后一個元素為樣本所屬分類）
    Object[][] rawData = new Object[][] {
        { "<30 ", "High ", "No ", "Fair   ", "0" },
        { "<30 ", "High ", "No ", "Excellent", "0" },
        { "30-40", "High ", "No ", "Fair   ", "1" },
        { ">40 ", "Medium", "No ", "Fair   ", "1" },
        { ">40 ", "Low  ", "Yes", "Fair   ", "1" },
        { ">40 ", "Low  ", "Yes", "Excellent", "0" },
        { "30-40", "Low  ", "Yes", "Excellent", "1" },
        { "<30 ", "Medium", "No ", "Fair   ", "0" },
        { "<30 ", "Low  ", "Yes", "Fair   ", "1" },
        { ">40 ", "Medium", "Yes", "Fair   ", "1" },
        { "<30 ", "Medium", "Yes", "Excellent", "1" },
        { "30-40", "Medium", "No ", "Excellent", "1" },
        { "30-40", "High ", "Yes", "Fair   ", "1" },
        { ">40 ", "Medium", "No ", "Excellent", "0" } };
    // 讀取樣本屬性及其所屬分類，構造表示樣本的Sample對象，并按分類劃分樣本集
    Map> ret = new HashMap>();
    for (Object[] row : rawData) {
      Sample sample = new Sample();
      int i = 0;
      for (int n = row.length - 1; i < n; i++)
        sample.setAttribute(attrNames[i], row[i]);
      sample.setCategory(row[i]);
      List samples = ret.get(row[i]);
      if (samples == null) {
        samples = new LinkedList();
        ret.put(row[i], samples);
      }
      samples.add(sample);
    }
    return ret;
  }
  /**
   * 構造決策樹
   */
  static Object generateDecisionTree(
      Map> categoryToSamples, String[] attrNames) {
    // 如果只有一個樣本，將該樣本所屬分類作為新樣本的分類
    if (categoryToSamples.size() == 1)
      return categoryToSamples.keySet().iterator().next();
    // 如果沒有供決策的屬性，則將樣本集中具有最多樣本的分類作為新樣本的分類，即投票選舉出分類
    if (attrNames.length == 0) {
      int max = 0;
      Object maxCategory = null;
      for (Entry> entry : categoryToSamples
          .entrySet()) {
        int cur = entry.getValue().size();
        if (cur > max) {
          max = cur;
          maxCategory = entry.getKey();
        }
      }
      return maxCategory;
    }
    // 選取測試屬性
    Object[] rst = chooseBestTestAttribute(categoryToSamples, attrNames);
    // 決策樹根結點，分支屬性為選取的測試屬性
    Tree tree = new Tree(attrNames[(Integer) rst[0]]);
    // 已用過的測試屬性不應再次被選為測試屬性
    String[] subA = new String[attrNames.length - 1];
    for (int i = 0, j = 0; i < attrNames.length; i++)
      if (i != (Integer) rst[0])
        subA[j++] = attrNames[i];
    // 根據(jù)分支屬性生成分支
    @SuppressWarnings("unchecked")
    Map>> splits =
    /* NEW LINE */(Map>>) rst[2];
    for (Entry>> entry : splits.entrySet()) {
      Object attrValue = entry.getKey();
      Map> split = entry.getValue();
      Object child = generateDecisionTree(split, subA);
      tree.setChild(attrValue, child);
    }
    return tree;
  }
  /**
   * 選取最優(yōu)測試屬性。最優(yōu)是指如果根據(jù)選取的測試屬性分支，則從各分支確定新樣本
   * 的分類需要的信息量之和最小，這等價于確定新樣本的測試屬性獲得的信息增益最大
   * 返回數(shù)組：選取的屬性下標、信息量之和、Map(屬性值->(分類->樣本列表))
   */
  static Object[] chooseBestTestAttribute(
      Map> categoryToSamples, String[] attrNames) {
    int minIndex = -1; // 最優(yōu)屬性下標
    double minValue = Double.MAX_VALUE; // 最小信息量
    Map>> minSplits = null; // 最優(yōu)分支方案
    // 對每一個屬性，計算將其作為測試屬性的情況下在各分支確定新樣本的分類需要的信息量之和，選取最小為最優(yōu)
    for (int attrIndex = 0; attrIndex < attrNames.length; attrIndex++) {
      int allCount = 0; // 統(tǒng)計樣本總數(shù)的計數(shù)器
      // 按當前屬性構建Map：屬性值->(分類->樣本列表)
      Map>> curSplits =
      /* NEW LINE */new HashMap>>();
      for (Entry> entry : categoryToSamples
          .entrySet()) {
        Object category = entry.getKey();
        List samples = entry.getValue();
        for (Sample sample : samples) {
          Object attrValue = sample
              .getAttribute(attrNames[attrIndex]);
          Map> split = curSplits.get(attrValue);
          if (split == null) {
            split = new HashMap>();
            curSplits.put(attrValue, split);
          }
          List splitSamples = split.get(category);
          if (splitSamples == null) {
            splitSamples = new LinkedList();
            split.put(category, splitSamples);
          }
          splitSamples.add(sample);
        }
        allCount += samples.size();
      }
      // 計算將當前屬性作為測試屬性的情況下在各分支確定新樣本的分類需要的信息量之和
      double curValue = 0.0; // 計數(shù)器：累加各分支
      for (Map> splits : curSplits.values()) {
        double perSplitCount = 0;
        for (List list : splits.values())
          perSplitCount += list.size(); // 累計當前分支樣本數(shù)
        double perSplitValue = 0.0; // 計數(shù)器：當前分支
        for (List list : splits.values()) {
          double p = list.size() / perSplitCount;
          perSplitValue -= p * (Math.log(p) / Math.log(2));
        }
        curValue += (perSplitCount / allCount) * perSplitValue;
      }
      // 選取最小為最優(yōu)
      if (minValue > curValue) {
        minIndex = attrIndex;
        minValue = curValue;
        minSplits = curSplits;
      }
    }
    return new Object[] { minIndex, minValue, minSplits };
  }
  /**
   * 將決策樹輸出到標準輸出
   */
  static void outputDecisionTree(Object obj, int level, Object from) {
    for (int i = 0; i < level; i++)
      System.out.print("|-----");
    if (from != null)
      System.out.printf("(%s):", from);
    if (obj instanceof Tree) {
      Tree tree = (Tree) obj;
      String attrName = tree.getAttribute();
      System.out.printf("[%s = ?]\n", attrName);
      for (Object attrValue : tree.getAttributeValues()) {
        Object child = tree.getChild(attrValue);
        outputDecisionTree(child, level + 1, attrName + " = "
            + attrValue);
      }
    } else {
      System.out.printf("[CATEGORY = %s]\n", obj);
    }
  }
  /**
   * 樣本，包含多個屬性和一個指明樣本所屬分類的分類值
   */
  static class Sample {
    private Map attributes = new HashMap();
    private Object category;
    public Object getAttribute(String name) {
      return attributes.get(name);
    }
    public void setAttribute(String name, Object value) {
      attributes.put(name, value);
    }
    public Object getCategory() {
      return category;
    }
    public void setCategory(Object category) {
      this.category = category;
    }
    public String toString() {
      return attributes.toString();
    }
  }
  /**
   * 決策樹（非葉結點），決策樹中的每個非葉結點都引導了一棵決策樹
   * 每個非葉結點包含一個分支屬性和多個分支，分支屬性的每個值對應一個分支，該分支引導了一棵子決策樹
   */
  static class Tree {
    private String attribute;
    private Map children = new HashMap();
    public Tree(String attribute) {
      this.attribute = attribute;
    }
    public String getAttribute() {
      return attribute;
    }
    public Object getChild(Object attrValue) {
      return children.get(attrValue);
    }
    public void setChild(Object attrValue, Object child) {
      children.put(attrValue, child);
    }
    public Set