1 #通过统计classList(标签列)中每种值的个数，得到次数最多的标签
2 def majorityCnt(classList):
3     classCount = {}
4     for vote in classList:
5         if vote not in classCount.keys():
6             classCount[vote] = 0
7         classCount[vote] += 1        
8     sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key = operator.itemgetter(1),reverse=True)
9     return sortedClassCount[0][0] #返回classList中出现次数最多的标签值。



1 #创建树
 2 def createTree(dataSet,labels):
 3     classList = [example[-1] for example in dataSet]
 4     if classList.count(classList[0]) == len(classList):
 5         return classList[0]  #递归中止条件之1：如果标签值只有一种，那么则返回该标签值。即如果标签值已经分好类，则不再考虑其他特征列
 6     if len(dataSet[0]) == 1:
 7         return majorityCnt(classList) ##递归中止条件之2：如果数据集每条样本只有1个数据(即只剩下最后的标签列)，返回出现次数最多的标签值
 8     bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)  #返回最好的特征列的下标
 9     bestFeatLabel = labels[bestFeat]  #获得特征列的特征名称
10     myTree = {bestFeatLabel:{}}
11     del(labels[bestFeat]) #删除该特征列名称
12     featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet] #取出该特征列所有值
13     uniqueVals = set(featValues)   #获得该特征列的值的集合（去重后）
14     for value in uniqueVals:
15         subLabels = labels[:]
16         myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet,bestFeat,value),subLabels)
17     return myTree
18 
19 myDat,labels = createDataSet()
20 myTree = createTree(myDat,labels)
21 print(myTree)