[发明专利]决策树的生成方法、装置、电子设备及程序产品

权利要求书

1.一种决策树的生成方法，所述决策树包括父节点和子节点；所述方法包括：

获取包括多个样本数据的样本总群，所述样本数据具有个体处理效应；其中，所述个体处理效应是因果推理模型对所述样本数据进行处理得到的，所述样本总群为一个待分裂的父节点；

针对每个待分裂的父节点，对所述父节点中的所述样本数据进行分类，得到子节点；

根据所述子节点中包括的样本数据的个体处理效应，以及所述父节点中包括的样本数据的个体处理效应，确定所述子节点与所述父节点之间的不纯度相对值；所述不纯度相对值用于表征所述子节点中的样本数据的不纯程度，相较于所述父节点中的样本数据的不纯程度的相对变化值；

根据所述不纯度相对值，以及预设的不纯度减小量阈值，确定所述子节点是否有效；

若有效，则保留所述子节点；否则，丢弃所述子节点；其中，保留的所述子节点为新的待分裂的父节点，并继续执行所述对所述父节点中的所述样本数据进行分类，得到子节点的步骤。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述子节点中包括的样本数据的个体处理效应，以及所述父节点中包括的样本数据的个体处理效应，确定所述子节点与所述父节点之间的不纯度相对值，包括：

根据所述子节点中包括的样本数据的个体处理效应，确定所述子节点的第一不纯度；

根据所述父节点中包括的样本数据的个体处理效应，确定所述父节点的第二不纯度；

根据所述第一不纯度、所述第二不纯度、所述子节点中包括的样本数据的第一数量、所述父节点中包括的样本数据的第二数量，确定所述子节点与所述父节点之间的不纯度相对值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第一不纯度、所述第二不纯度、所述子节点中包括的样本数据的第一数量、所述父节点中包括的样本数据的第二数量，确定所述子节点与所述父节点之间的不纯度相对值，包括：

将第一乘积和第二乘积的比值，确定为所述子节点与所述父节点之间的不纯度相对值；其中，第一乘积为所述第一不纯度和所述第一数量之间的乘积，第二乘积为所述第二不纯度和所述第二数量之间的乘积。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述子节点的数量为多个；

所述根据所述不纯度相对值，以及预设的不纯度减小量阈值，确定所述子节点是否有效，包括：

根据所述父节点的每个子节点的不纯度相对值，确定各所述子节点相较于所述父节点整体的不纯度减小量；

若所述不纯度减小量大于预设的所述不纯度减小量阈值，则确定各所述子节点有效；

若所述不纯度减小量小于预设的所述不纯度减小量阈值，则确定各所述子节点无效。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述父节点的每个子节点的不纯度相对值，确定各所述子节点相较于所述父节点整体的不纯度减小量，包括：

确定1减去每个所述子节点的不纯度相对值之后的差值；

确定所述父节点中包括的样本数据的第二数量，与所述样本总群中包括的样本数据的总数量的比值；

将所述差值与所述比值之间的乘积，确定为各所述子节点相较于所述父节点整体的不纯度减小量。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中，所述不纯度减小量阈值为0.03。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，还包括：

获取所述样本数据，将所述样本数据输入所述因果推理模型，得到所述样本数据的个体处理效应，所述个体处理效应用于对所述样本数据进行分类。