决策树------划分数据集
def splitDataSet(dataSet, axis, value):
retDataSet = [] #创建返回的数据集列表
for featVec in dataSet: #遍历数据集
if featVec[axis] == value:
reducedFeatVec = featVec[:axis] #去掉axis特征
reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:]) #将符合条件的添加到返回的数据集
retDataSet.append(reducedFeatVec)
return retDataSet #返回划分后的数据集
这个代码就是按axis划分，然后每次把它去掉。
def splitDataSet(dataSet, axis, value):
- dataSet：这是输入的数据集，通常是一个二维列表，其中每个子列表代表一个样本，最后一项通常是标签（分类）。
- axis ：这个参数是整数，表示当前划分的特征的索引位置。假设我们的数据集有多个特征（列），
axis就指定了你想要按哪一个特征来划分数据集。 - value ：这个参数是我们在数据集中按
axis这个特征划分时，要求该特征的取值为value。即：我们希望选择所有在此特征上值为value的样本。
返回的 retDataSet
retDataSet 是一个空列表，用来保存符合条件的子集。函数会遍历 dataSet，每次找到符合条件的样本（即特征 axis 的值为 value），就将该样本的特征信息（去掉当前特征）加入到 retDataSet。
retDataSet = [] # 创建返回的数据集列表
- 创建一个空的列表
retDataSet，用来保存符合条件的子集。
python
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for featVec in dataSet: # 遍历数据集中的每一个样本
- 使用
for循环遍历dataSet中的每一行数据（每个featVec）。每个featVec是一个样本，它包含多个特征值，通常最后一个元素是标签（类别）
if featVec[axis] == value:
- 对于每一个样本
featVec，判断该样本的特征axis对应的取值是否等于value。如果该样本在axis特征上的取值与value相等，就满足条件，应该将该样本加入返回的子集retDataSet中。
reducedFeatVec = featVec[:axis] # 去掉当前特征（axis）
- 通过
featVec[:axis]获取当前样本的特征，去掉axis位置的特征。比如，如果数据集中有5个特征（第0列到第4列），且axis = 2，那么featVec[:axis]就是将样本中第2列之前的特征提取出来（不包括第2列），即[featVec[0], featVec[1]]。
reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:]) # 将符合条件的特征值部分加入返回的数据集
featVec[axis+1:]表示去掉了axis位置的特征后的部分，即从axis+1到最后的特征。将这部分特征信息添加到reducedFeatVec中。extend方法会将一个列表的元素加入到另一个列表中，确保reducedFeatVec包含了除了当前特征axis外的所有特征。
return retDataSet # 返回划分后的数据集
- 最后，函数返回划分后的子集
retDataSet，它包含了所有在特定特征axis上取值为value的样本（每个样本去掉了axis特征）。
假设有如下数据集（dataSet）：
dataSet = [
['青年', '否', '否', '一般', '不放贷'],
['青年', '否', '是', '好', '放贷'],
['青年', '是', '否', '好', '放贷'],
['青年', '是', '是', '一般', '不放贷'],
['中年', '否', '否', '一般', '不放贷'],
['中年', '否', '是', '好', '放贷'],
['中年', '是', '否', '好', '放贷'],
['中年', '是', '是', '一般', '不放贷'],
['老年', '否', '否', '一般', '不放贷'],
['老年', '否', '是', '好', '放贷'],
['老年', '是', '否', '好', '放贷'],
['老年', '是', '是', '一般', '不放贷']
]
假设我们希望根据第二个特征"是否有工作"（axis=1）进行划分，我们调用 splitDataSet 函数，并指定取值 否：
result = splitDataSet(dataSet, 1, '否')
在这个例子中，axis=1 表示我们正在根据第二个特征（"是否有工作"）进行划分，value='否' 表示我们选择特征值为"否"的样本。调用 splitDataSet 函数后，返回的 result 是：
[
['青年', '否', '否', '一般', '不放贷'],
['青年', '否', '是', '好', '放贷'],
['中年', '否', '否', '一般', '不放贷'],
['中年', '否', '是', '好', '放贷'],
['老年', '否', '否', '一般', '不放贷'],
['老年', '否', '是', '好', '放贷']
]
这些样本的第二个特征都是"否"。可以看到，函数成功地将数据集按第二个特征值为"否"进行划分，且去除了"是否有工作"这一特征，返回了包含其余特征的子集。