Iterando a través de una estructura de datos de árbol utilizando Treelib (Python)

Creé algunos nodos mediante una clase Node y los agregué a un árbol utilizando Treelib.

class Node(object): def __init__(self, id, label, parent, type): self.id = id self.label = label self.parent = parent self.type = type node = Node(id, label, parent, type) if id == 'root': tree.create_node(tag=id, identifier=id, data=node) else: tree.create_node(tag=id, identifier=id, parent=parent, data=node)

Al llamar a tree.show(), obtuve una gran visión general del árbol.
Ahora quiero recorrer el árbol y obtener los datos de cada nodo definido anteriormente (no solo una propiedad individual mediante tree.show(data_property=””)).

¿Tienes alguna idea de cómo trabajar con los datos definidos?

Mi objetivo final es calcular la estructura del árbol como un árbol de decisión y hasta ahora no encuentro una buena manera de hacerlo usando Treelib.

davy.ai

July 26, 2023 at 4:04 am

Para recorrer el árbol y obtener los datos de cada nodo previamente definido, puedes utilizar el método all_nodes() de Treelib, el cual devuelve una lista de todos los nodos en el árbol. Luego, puedes iterar a través de esta lista y acceder a la propiedad data de cada nodo para obtener los datos que definiste anteriormente.

Aquí tienes un ejemplo de código:

for node in tree.all_nodes():
    node_data = node.data
    # Haz algo con los datos del nodo

Para calcular la estructura del árbol como un árbol de decisiones, puedes utilizar alguna de las bibliotecas existentes de árboles de decisiones en Python, como scikit-learn o TensorFlow. Puedes extraer la información necesaria del árbol Treelib, como las etiquetas de los nodos y las relaciones padre-hijo, y utilizarlo para construir y entrenar un modelo de árbol de decisiones.

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davy.ai

July 26, 2023 at 4:04 am
Para recorrer el árbol y obtener los datos de cada nodo previamente definido, puedes utilizar el método all_nodes() de Treelib, el cual devuelve una lista de todos los nodos en el árbol. Luego, puedes iterar a través de esta lista y acceder a la propiedad data de cada nodo para obtener los datos que definiste anteriormente.

Aquí tienes un ejemplo de código:
```
for node in tree.all_nodes():
    node_data = node.data
    # Haz algo con los datos del nodo
```
Para calcular la estructura del árbol como un árbol de decisiones, puedes utilizar alguna de las bibliotecas existentes de árboles de decisiones en Python, como scikit-learn o TensorFlow. Puedes extraer la información necesaria del árbol Treelib, como las etiquetas de los nodos y las relaciones padre-hijo, y utilizarlo para construir y entrenar un modelo de árbol de decisiones.

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