#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

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Created on Oct 12, 2010
Update on 2017-05-18
Decision Tree Source Code for Machine Learning in Action Ch. 3
Author: Peter Harrington/片刻
GitHub: https://github.com/apachecn/AiLearning
'''

print(__doc__)
import operator
from math import log
import decisionTreePlot as dtPlot
from collections import Counter


def createDataSet():
    """
    Desc:
        创建数据集
    Args:
        无需传入参数
    Returns:
        返回数据集和对应的label标签
    """
    # dataSet 前两列是特征，最后一列对应的是每条数据对应的分类标签
    dataSet = [[1, 1, 'yes'],
               [1, 1, 'yes'],
               [1, 0, 'no'],
               [0, 1, 'no'],
               [0, 1, 'no']]
    # dataSet = [['yes'],
    #         ['yes'],
    #         ['no'],
    #         ['no'],
    #         ['no']]
    # labels  露出水面   脚蹼，注意：这里的labels是写的 dataSet 中特征的含义，并不是对应的分类标签或者说目标变量
    labels = ['no surfacing', 'flippers']
    # 返回
    return dataSet, labels


def calcShannonEnt(dataSet):
    """
    Desc：
        calculate Shannon entropy -- 计算给定数据集的香农熵
    Args:
        dataSet -- 数据集
    Returns:
        shannonEnt -- 返回 每一组 feature 下的某个分类下，香农熵的信息期望
    """
    # -----------计算香农熵的第一种实现方式start--------------------------------------------------------------------------------
    # 求list的长度，表示计算参与训练的数据量
    numEntries = len(dataSet)
    # 下面输出我们测试的数据集的一些信息
    # 例如：<type 'list'> numEntries:  5 是下面的代码的输出
    # print(type(dataSet), 'numEntries: ', numEntries)

    # 计算分类标签label出现的次数
    labelCounts = {}
    # the the number of unique elements and their occurance
    for featVec in dataSet:
        # 将当前实例的标签存储，即每一行数据的最后一个数据代表的是标签
        currentLabel = featVec[-1]
        # 为所有可能的分类创建字典，如果当前的键值不存在，则扩展字典并将当前键值加入字典。每个键值都记录了当前类别出现的次数。
        if currentLabel not in labelCounts.keys():
            labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1
        # print('-----', featVec, labelCounts)

    # 对于label标签的占比，求出label标签的香农熵
    shannonEnt = 0.0
    for key in labelCounts:
        # 使用所有类标签的发生频率计算类别出现的概率。
        prob = float(labelCounts[key])/numEntries
        # log base 2
        # 计算香农熵，以 2 为底求对数
        shannonEnt -= prob * log(prob, 2)
        # print('---', prob, prob * log(prob, 2), shannonEnt)
    # -----------计算香农熵的第一种实现方式end--------------------------------------------------------------------------------

    # # -----------计算香农熵的第二种实现方式start--------------------------------------------------------------------------------
    # # 统计标签出现的次数
    # label_count = Counter(data[-1] for data in dataSet)
    # # 计算概率
    # probs = [p[1] / len(dataSet) for p in label_count.items()]
    # # 计算香农熵
    # shannonEnt = sum([-p * log(p, 2) for p in probs])
    # # -----------计算香农熵的第二种实现方式end--------------------------------------------------------------------------------
    return shannonEnt


def splitDataSet(dataSet, index, value):
    """
    Desc：
        划分数据集
        splitDataSet(通过遍历dataSet数据集，求出index对应的colnum列的值为value的行)
        就是依据index列进行分类，如果index列的数据等于 value的时候，就要将 index 划分到我们创建的新的数据集中
    Args:
        dataSet  -- 数据集                 待划分的数据集
        index -- 表示每一行的index列        划分数据集的特征
        value -- 表示index列对应的value值   需要返回的特征的值。
    Returns:
        index 列为 value 的数据集【该数据集需要排除index列】
    """
    # -----------切分数据集的第一种方式 start------------------------------------
    retDataSet = []
    for featVec in dataSet: 
        # index列为value的数据集【该数据集需要排除index列】
        # 判断index列的值是否为value
        if featVec[index] == value:
            # chop out index used for splitting
            # [:index]表示前index行，即若 index 为2，就是取 featVec 的前 index 行
            reducedFeatVec = featVec[:index]
            '''
            请百度查询一下： extend和append的区别
            list.append(object) 向列表中添加一个对象object
            list.extend(sequence) 把一个序列seq的内容添加到列表中
            1、使用append的时候，是将new_media看作一个对象，整体打包添加到music_media对象中。
            2、使用extend的时候，是将new_media看作一个序列，将这个序列和music_media序列合并，并放在其后面。
            result = []
            result.extend([1,2,3])
            print(result)
            result.append([4,5,6])
            print(result)
            result.extend([7,8,9])
            print(result)
            结果：
            [1, 2, 3]
            [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
            [1, 2, 3, [4, 5, 6], 7, 8, 9]
            '''
            reducedFeatVec.extend(featVec[index+1:])
            # [index+1:]表示从跳过 index 的 index+1行，取接下来的数据
            # 收集结果值 index列为value的行【该行需要排除index列】
            retDataSet.append(reducedFeatVec)
    # -----------切分数据集的第一种方式 end------------------------------------

    # # -----------切分数据集的第二种方式 start------------------------------------
    # retDataSet = [data[:index] + data[index + 1:] for data in dataSet for i, v in enumerate(data) if i == index and v == value]
    # # -----------切分数据集的第二种方式 end------------------------------------
    return retDataSet


def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
    """
    Desc:
        选择切分数据集的最佳特征
    Args:
        dataSet -- 需要切分的数据集
    Returns:
        bestFeature -- 切分数据集的最优的特征列
    """

    # -----------选择最优特征的第一种方式 start------------------------------------
    # 求第一行有多少列的 Feature, 最后一列是label列嘛
    numFeatures = len(dataSet[0]) - 1
    # label的信息熵
    baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)
    # 最优的信息增益值, 和最优的Featurn编号
    bestInfoGain, bestFeature = 0.0, -1
    # iterate over all the features
    for i in range(numFeatures):
        # create a list of all the examples of this feature
        # 获取每一个实例的第i+1个feature，组成list集合
        featList = [example[i] for example in dataSet]
        # get a set of unique values
        # 获取剔重后的集合，使用set对list数据进行去重
        uniqueVals = set(featList)
        # 创建一个临时的信息熵
        newEntropy = 0.0
        # 遍历某一列的value集合，计算该列的信息熵 
        # 遍历当前特征中的所有唯一属性值，对每个唯一属性值划分一次数据集，计算数据集的新熵值，并对所有唯一特征值得到的熵求和。
        for value in uniqueVals:
            subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)
            prob = len(subDataSet)/float(len(dataSet))
            newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet)
        # gain[信息增益]: 划分数据集前后的信息变化， 获取信息熵最大的值
        # 信息增益是熵的减少或者是数据无序度的减少。最后，比较所有特征中的信息增益，返回最好特征划分的索引值。
        infoGain = baseEntropy - newEntropy
        print('infoGain=', infoGain, 'bestFeature=', i, baseEntropy, newEntropy)
        if (infoGain > bestInfoGain):
            bestInfoGain = infoGain
            bestFeature = i
    return bestFeature
    # -----------选择最优特征的第一种方式 end------------------------------------

    # # -----------选择最优特征的第二种方式 start------------------------------------
    # # 计算初始香农熵
    # base_entropy = calcShannonEnt(dataSet)
    # best_info_gain = 0
    # best_feature = -1
    # # 遍历每一个特征
    # for i in range(len(dataSet[0]) - 1):
    #     # 对当前特征进行统计
    #     feature_count = Counter([data[i] for data in dataSet])
    #     # 计算分割后的香农熵
    #     new_entropy = sum(feature[1] / float(len(dataSet)) * calcShannonEnt(splitDataSet(dataSet, i, feature[0])) \
    #                    for feature in feature_count.items())
    #     # 更新值
    #     info_gain = base_entropy - new_entropy
    #     print('No. {0} feature info gain is {1:.3f}'.format(i, info_gain))
    #     if info_gain > best_info_gain:
    #         best_info_gain = info_gain
    #         best_feature = i
    # return best_feature
    # # -----------选择最优特征的第二种方式 end------------------------------------


def majorityCnt(classList):
    """
    Desc:
        选择出现次数最多的一个结果
    Args:
        classList label列的集合
    Returns:
        bestFeature 最优的特征列
    """
    # -----------majorityCnt的第一种方式 start------------------------------------
    classCount = {}
    for vote in classList:
        if vote not in classCount.keys():
            classCount[vote] = 0
        classCount[vote] += 1
    # 倒叙排列classCount得到一个字典集合，然后取出第一个就是结果（yes/no），即出现次数最多的结果
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    # print('sortedClassCount:', sortedClassCount)
    return sortedClassCount[0][0]
    # -----------majorityCnt的第一种方式 end------------------------------------

    # # -----------majorityCnt的第二种方式 start------------------------------------
    # major_label = Counter(classList).most_common(1)[0]
    # return major_label
    # # -----------majorityCnt的第二种方式 end------------------------------------


def createTree(dataSet, labels):
    """
    Desc:
        创建决策树
    Args:
        dataSet -- 要创建决策树的训练数据集
        labels -- 训练数据集中特征对应的含义的labels，不是目标变量
    Returns:
        myTree -- 创建完成的决策树
    """
    classList = [example[-1] for example in dataSet]
    # 如果数据集的最后一列的第一个值出现的次数=整个集合的数量，也就说只有一个类别，就只直接返回结果就行
    # 第一个停止条件：所有的类标签完全相同，则直接返回该类标签。
    # count() 函数是统计括号中的值在list中出现的次数
    if classList.count(classList[0]) == len(classList):
        return classList[0]
    # 如果数据集只有1列，那么最初出现label次数最多的一类，作为结果
    # 第二个停止条件：使用完了所有特征，仍然不能将数据集划分成仅包含唯一类别的分组。
    if len(dataSet[0]) == 1:
        return majorityCnt(classList)

    # 选择最优的列，得到最优列对应的label含义
    bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
    # 获取label的名称
    bestFeatLabel = labels[bestFeat]
    # 初始化myTree
    myTree = {bestFeatLabel: {}}
    # 注：labels列表是可变对象，在PYTHON函数中作为参数时传址引用，能够被全局修改
    # 所以这行代码导致函数外的同名变量被删除了元素，造成例句无法执行，提示'no surfacing' is not in list
    del(labels[bestFeat])
    # 取出最优列，然后它的branch做分类
    featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]
    uniqueVals = set(featValues)
    for value in uniqueVals:
        # 求出剩余的标签label
        subLabels = labels[:]
        # 遍历当前选择特征包含的所有属性值，在每个数据集划分上递归调用函数createTree()
        myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), subLabels)
        # print('myTree', value, myTree)
    return myTree


def classify(inputTree, featLabels, testVec):
    """
    Desc:
        对新数据进行分类
    Args:
        inputTree  -- 已经训练好的决策树模型
        featLabels -- Feature标签对应的名称，不是目标变量
        testVec    -- 测试输入的数据
    Returns:
        classLabel -- 分类的结果值，需要映射label才能知道名称
    """
    # 获取tree的根节点对于的key值
    firstStr = list(inputTree.keys())[0]
    # 通过key得到根节点对应的value
    secondDict = inputTree[firstStr]
    # 判断根节点名称获取根节点在label中的先后顺序，这样就知道输入的testVec怎么开始对照树来做分类
    featIndex = featLabels.index(firstStr)
    # 测试数据，找到根节点对应的label位置，也就知道从输入的数据的第几位来开始分类
    key = testVec[featIndex]
    valueOfFeat = secondDict[key]
    print('+++', firstStr, 'xxx', secondDict, '---', key, '>>>', valueOfFeat)
    # 判断分枝是否结束: 判断valueOfFeat是否是dict类型
    if isinstance(valueOfFeat, dict):
        classLabel = classify(valueOfFeat, featLabels, testVec)
    else:
        classLabel = valueOfFeat
    return classLabel


def storeTree(inputTree, filename):
    """
    Desc:
        将之前训练好的决策树模型存储起来，使用 pickle 模块
    Args:
        inputTree -- 以前训练好的决策树模型
        filename -- 要存储的名称
    Returns:
        None
    """
    import pickle
    # -------------- 第一种方法 start --------------
    fw = open(filename, 'wb')
    pickle.dump(inputTree, fw)
    fw.close()
    # -------------- 第一种方法 end --------------

    # -------------- 第二种方法 start --------------
    with open(filename, 'wb') as fw:
        pickle.dump(inputTree, fw)
    # -------------- 第二种方法 start --------------


def grabTree(filename):
    """
    Desc:
        将之前存储的决策树模型使用 pickle 模块 还原出来
    Args:
        filename -- 之前存储决策树模型的文件名
    Returns:
        pickle.load(fr) -- 将之前存储的决策树模型还原出来
    """
    import pickle
    fr = open(filename, 'rb')
    return pickle.load(fr)


def fishTest():
    """
    Desc:
        对动物是否是鱼类分类的测试函数，并将结果使用 matplotlib 画出来
    Args:
        None
    Returns:
        None
    """
    # 1.创建数据和结果标签
    myDat, labels = createDataSet()
    # print(myDat, labels)

    # 计算label分类标签的香农熵
    # calcShannonEnt(myDat)

    # # 求第0列 为 1/0的列的数据集【排除第0列】
    # print('1---', splitDataSet(myDat, 0, 1))
    # print('0---', splitDataSet(myDat, 0, 0))

    # # 计算最好的信息增益的列
    # print(chooseBestFeatureToSplit(myDat))

    import copy
    myTree = createTree(myDat, copy.deepcopy(labels))
    print(myTree)
    # [1, 1]表示要取的分支上的节点位置，对应的结果值
    print(classify(myTree, labels, [1, 1]))

    # 画图可视化展现
    dtPlot.createPlot(myTree)


def ContactLensesTest():
    """
    Desc:
        预测隐形眼镜的测试代码，并将结果画出来
    Args:
        none
    Returns:
        none
    """

    # 加载隐形眼镜相关的 文本文件 数据
    fr = open('C:\\Users\\13760\\Desktop\\cmml\\cmml\\lenses.txt')
    #fr = open('db/3.DecisionTree/lenses.txt')
    # 解析数据，获得 features 数据
    lenses = [inst.strip().split('\t') for inst in fr.readlines()]
    # 得到数据的对应的 Labels
    lensesLabels = ['age', 'prescript', 'astigmatic', 'tearRate']
    # 使用上面的创建决策树的代码，构造预测隐形眼镜的决策树
    lensesTree = createTree(lenses, lensesLabels)
    print(lensesTree)
    # 画图可视化展现
    dtPlot.createPlot(lensesTree)


if __name__ == "__main__":
    # fishTest()
    ContactLensesTest()
