Python 决策树中的递归规划

我正在用python编写一个决策树<代码>树是一个对象，它有一个真分支

tb

和一个假分支

fb

。只有根节点具有属性

results

results

是一个字典，其中包含节点处每个目标变量（即因变量）的计数。我正在研究一个二进制分类问题，所以一个例子是字典

{0:25，1:9}

我想创建一个函数

findrootnodes（tree）

，它在树中迭代，直到根节点。它应该返回根节点列表。列表中的每个元素都应该包含一个字典。因此，具有四个根节点的决策树的示例是

[{0:25,1:9}，{0:2,1:65}，{0:2,1:7}，{0:52,1:4}]

我该怎么做？我当前的代码如下，但问题是它总是返回一个空列表。如果我将rootnodes带出函数，Python会抱怨在实例化局部变量rootnodes之前引用了它

def findrootnodes(tree):   
    rootnodes = []
    if tree.results != None:
        rootnodes += tree.results
    else: 
        findrootnodes(tree.tb)
        findrootnodes(tree.fb)
    return rootnodes

---

在

findrootnodes

函数中，对于非结果节点，永远不会更改

rootnodes

的值。也就是说，当调用

findrootnodes

时，首先设置：

rootnodes = []

假设初始节点没有

结果

，则运行：

    findrootnodes(tree.tb)
    findrootnodes(tree.fb)

…这两者都不会更改

rootnodes

的值。然后返回

rootnodes

，它仍然是一个空列表

我认为你真正想要的是：

def findrootnodes(tree):   
    rootnodes = []
    if tree.results != None:
        rootnodes.append(tree.results)
    else: 
        rootnodes.extend(findrootnodes(tree.tb))
        rootnodes.extend(findrootnodes(tree.fb))
    return rootnodes

请注意，我已将您的

+=

更改为

.append（…）

，原因如下：

>>> x = []
>>> x += {'key': 'value'}
>>> x
['key']

---

试图通过

+=

将字典添加到列表中时，会将字典视为一个iterable，Python将只对键进行迭代。

谢谢，特别是关于通过

+=

将字典添加到列表中的部分，结果如下所示：[[[{0.0:10，1.0:11}]，[0.0:157，1.0:23}]，[[[{0.0:7，1.0:177}][{0.0:77，1.0:44}]]有没有办法避免嵌套列表？是的，用

扩展
替换
其他
中的
追加
（请参阅我的更新以获得答案）