"""主要是存储本人的笔记为主，但是希望和各位进行交流""

简介：该代码主要会用 train_test_split 及 cross_val_score验证模型的有效度。 此外，还会用GridSearchCV找出模型最优的参数。

step 1：对数据进行处理，比如填补或者删除缺失值。此外， 决策树无法处理文字，所以，我们需要把性别（sex）及 船票号码（embark）转换数字。比如，0，1，2等无意义的数字。

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import graphviz

"""读取数据及观察数据"""
data = pd.read_csv("data【瑞客论坛 www.ruike1.com】.csv")

data.info()
data.head()


"""处理数据"""
##删除缺失值过多的列，和观察判断来说和预测的y没有关系的列
# inplace 是指将原有的数据进行合并。axis = 1 是指列00
data.drop(["Cabin","Name","Ticket","Cabin"],inplace=True,axis=1)
data.info()


#以整体年龄的平均数填充缺失值年龄，
data["Age"] = data["Age"].fillna(data["Age"].mean())
data.info()




#将缺失值的“行” 一并删除。 括号内 默认是“0”， 0 是指行的意思，反之1则是列的意思
data = data.dropna()
data.info()



#tolist是将数据转换成list的形式，而 unique主要是找出该数据含有那几种分类
label_1 =  data["Embarked"].unique().tolist()
#将数据以 o 1 3 进行替换。 替换的原因是 decision tree classifier是不接受中文字的运算
data["Embarked"] = data["Embarked"].apply(lambda x: label_1.index(x))

#这是另外一种投机的转换方法。 因为 male 和femal 是以 true 和 false 的数据形式进行表达。
#我们直接按照下面的代码进行强制转换便可
data["Sex"] = (data["Sex"]== "male").astype("int")

Step 2 建立模型。

"""建立模型"""

#取出 所有行 的所有列的columns不等于 survivied的值
x = data[["Pclass","Sex","Age","SibSp","Fare","Embarked"]]
y = data["Survived"]
print(y)

#拆分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size = 0.3)

Step 3 粗略看看模型的分数（用train test split 及 cross validation（交叉验证）的方法）。

注意到：由于在step 2， 我们用了train test split 分割了数据。 数据的索引会有所混乱（ie，0 1 2，30，29，60之类的情况）。 所以在下面代码的 for 循环 是为了将代码的索引整理成 0 1 2 3.  这个步骤是为了在后面进行更好的测试模型的效能。

#由于索引在拆分的时候已经出现了混乱， 所以为了更好的进行modeling的操作，所以需要进行重新排列索引
for i in [x_train, x_test, y_train, y_test]:
    i.index = range(i.shape[0])

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=(25))
clf = clf.fit(x_train, y_train)
#这个是第一种验证模型的有效度
score_1 = clf.score(x_test, y_test)
score_1

#这是第二种方法验证模型的有效度
score_2 = cross_val_score(clf, x,y, cv=10).mean()
score_2

从上图可以看到两个score 的分数差异很大（0.58及0.78. 满分为1）。说明model还有很大的改善空间。

Step 4 找出模型的最优的参数。

1.train and test split 和 cross_val_score 的方法

我们会用matplotlip 进行数据可视化。看看cross_val_score 和cross_val_score 的有效度有没有出现过大的偏差。如果有的话，会用其他方法参数将模型的表现进行最大的提高。

"""数据可视化，看看model的有效度"""

tr = []
td = []

for i in range(10):
    clf = DecisionTreeClassifier(random_state=(25), max_depth=(i +1),criterion="entropy",min_samples_leaf =16)
    clf.fit(x_train,y_train)
    
    score_tr = clf.score(x_train,y_train)
    score_td = cross_val_score(clf, x,y,cv =10).mean()
    
    tr.append(score_tr)
    td.append(score_td)
print(max(td))
plt.plot(range(1,11),tr, color = "red",label ="train")
plt.plot(range(1,11),td, color = "blue",label ="test")
plt.legend()
plt.show()

#利用上面得到的参数重新建模，看看实际效果
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3,random_state=0)
clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion ="entropy"
                                 ,max_depth=3

                                 
                                
                                 )
clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)

从上图可以看到，train（红线） 和 test（蓝线）最接近重叠的地方是当max_depth= 3的时候。因此，我们会选择 maxd_depth 等于 3的结果。基于个人的经验， 我觉得criterion改为“entropy'会令model的性能更加好。

当我们套入这个参数（max_depth= 3）及criterion = entropy'，我们可以看到分数是0.79分数。比step 3的分数要好很多。

2. 用GridSearchCV的方法找出最优的参数。但是这个方法并非完美的。因为，这个方法是基于下列的所以参数中找出最高的score，但是也许不要 min samples leaf 的参数或许能得到更高的分数

""利用用网格搜索调整参数，找出最高的有效度的决策树。但是这并非最精准的。因为，这个方法是基于下列的所以参数中找出最高的score，
但是也许不要 min samples leaf 的参数或许能得到更高的分数"""
gini_thresholds = np.linspace(0,0.5,20)
arameters = {'splitter':('best','random')
                ,'criterion':("gini","entropy")
                ,"max_depth":[*range(1,10)]
                ,'min_samples_leaf':[*range(1,50,5)]
                ,'min_impurity_decrease':[*np.linspace(0,0.5,20)]
}
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=25)
GS = GridSearchCV(clf, parameters, cv=10)
GS.fit(x_train,y_train)
GS.best_params_
GS.best_score_

#利用上面得到的参数重新建模，看看实际效果
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3,random_state=0)
clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion ="entropy"
                                 ,splitter="best"
                                 ,max_depth=6
                                 ,min_samples_leaf =1
                                 ,min_samples_split =10
                                 ,min_impurity_decrease= 0
                                 
                                
                                 )
clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)

Step 5： 我们基于 Step 4已经找到了最优模型的参数，选择可以用graphviz 进行决策树的可视化了。

"""选取最优的分数进行graphviz可视化"""

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3,random_state=0)
clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion ="entropy"
                                 ,splitter="best"
                                 ,max_depth=6
                                 ,min_samples_leaf =1
                                 ,min_samples_split =10
                                 ,min_impurity_decrease= 0                               
                                
                                 )
clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)

feature_name =["Pclass","Sex","Age","SibSp","Fare","Embarked"]
dot_data = tree.export_graphviz(clf
                                , feature_names = feature_name
                                , class_names =["生","死"]
                                , filled = True#圆头的意思
                                , rounded =True#颜色的意思
                                )


graphviz.Source(dot_data)

最后的结果如下啦：

我对于 这一步可视化的代码并不是特别熟悉。希望各位能提供更好的代码及解释，感谢！

完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import graphviz

"""读取数据及观察数据"""
data = pd.read_csv("data【瑞客论坛 www.ruike1.com】.csv")

data.info()
data.head()


"""处理数据"""
##删除缺失值过多的列，和观察判断来说和预测的y没有关系的列
# inplace 是指将原有的数据进行合并。axis = 1 是指列00
data.drop(["Cabin","Name","Ticket","Cabin"],inplace=True,axis=1)
data.info()


#以整体年龄的平均数填充缺失值年龄，
data["Age"] = data["Age"].fillna(data["Age"].mean())
data.info()




#将缺失值的“行” 一并删除。 括号内 默认是“0”， 0 是指行的意思，反之1则是列的意思
data = data.dropna()
data.info()



#tolist是将数据转换成list的形式，而 unique主要是找出该数据含有那几种分类
label_1 =  data["Embarked"].unique().tolist()
#将数据以 o 1 3 进行替换。 替换的原因是 decision tree classifier是不接受中文字的运算
data["Embarked"] = data["Embarked"].apply(lambda x: label_1.index(x))

#这是另外一种投机的转换方法。 因为 male 和femal 是以 true 和 false 的数据形式进行表达。
#我们直接按照下面的代码进行强制转换便可
data["Sex"] = (data["Sex"]== "male").astype("int")

data.head()

"""建立模型"""

#取出 所有行 的所有列的columns不等于 survivied的值
x = data[["Pclass","Sex","Age","SibSp","Fare","Embarked"]]
y = data["Survived"]
print(y)

#拆分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size = 0.3)

#由于索引在拆分的时候已经出现了混乱， 所以为了更好的进行modeling的操作，所以需要进行重新排列索引
for i in [x_train, x_test, y_train, y_test]:
    i.index = range(i.shape[0])

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=(25))
clf = clf.fit(x_train, y_train)
#这个是第一种验证模型的有效度
score_1 = clf.score(x_test, y_test)
score_1

#这是第二种方法验证模型的有效度
score_2 = cross_val_score(clf, x,y, cv=10).mean()
score_2


"""数据可视化，看看model的有效度"""

tr = []
td = []

for i in range(10):
    clf = DecisionTreeClassifier(random_state=(25), max_depth=(i +1),criterion="entropy",min_samples_leaf =16)
    clf.fit(x_train,y_train)
    
    score_tr = clf.score(x_train,y_train)
    score_td = cross_val_score(clf, x,y,cv =10).mean()
    
    tr.append(score_tr)
    td.append(score_td)
print(max(td))
plt.plot(range(1,11),tr, color = "red",label ="train")
plt.plot(range(1,11),td, color = "blue",label ="test")
plt.legend()
plt.show()

#利用上面得到的参数重新建模，看看实际效果
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3,random_state=0)
clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion ="entropy"
                                 ,max_depth=3

                                 
                                
                                 )
clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)


"""利用用网格搜索调整参数，找出最高的有效度的决策树。但是这并非最精准的。因为，这个方法是基于下列的所以参数中找出最高的score，
但是也许不要 min samples leaf 的参数或许能得到更高的分数"""
gini_thresholds = np.linspace(0,0.5,20)
arameters = {'splitter':('best','random')
                ,'criterion':("gini","entropy")
                ,"max_depth":[*range(1,10)]
                ,'min_samples_leaf':[*range(1,50,5)]
                ,'min_impurity_decrease':[*np.linspace(0,0.5,20)]
}
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=25)
GS = GridSearchCV(clf, parameters, cv=10)
GS.fit(x_train,y_train)
GS.best_params_
GS.best_score_

#利用上面得到的参数重新建模，看看实际效果
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3,random_state=0)
clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion ="entropy"
                                 ,splitter="best"
                                 ,max_depth=6
                                 ,min_samples_leaf =1
                                 ,min_samples_split =10
                                 ,min_impurity_decrease= 0
                                 
                                
                                 )
clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)

"""选取最优的分数进行graphviz可视化"""

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3,random_state=0)
clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion ="entropy"
                                 ,splitter="best"
                                 ,max_depth=6
                                 ,min_samples_leaf =1
                                 ,min_samples_split =10
                                 ,min_impurity_decrease= 0                               
                                
                                 )
clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)

feature_name =["Pclass","Sex","Age","SibSp","Fare","Embarked"]
dot_data = tree.export_graphviz(clf
                                , feature_names = feature_name
                                , class_names =["生","死"]
                                , filled = True#圆头的意思
                                , rounded =True#颜色的意思
                                )


graphviz.Source(dot_data)