python编程快速上手（持续更新中…）
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4.1 决策树算法简介
概述
决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法
决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树。
怎么理解这句话？通过一个对话例子
想一想这个女生为什么把年龄放在最上面判断！！！！！！！！！
上面案例是女生通过定性的主观意识，把年龄放到最上面，那么如果需要对这一过程进行量化，该如何处理呢？
此时需要用到信息论中的知识：信息熵，信息增益
4.2 决策树分类原理
1 熵
1.1 概念
物理学上，熵 Entropy 是“混乱”程度的量度。
系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越高。
信息理论：
1、从信息的完整性上进行的描述:
当系统的有序状态一致时，**数据越集中的地方熵值越小，数据越分散的地方熵值越大。
2、从信息的有序性上进行的描述:
当数据量一致时，系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越高。
1948年香农提出了**信息熵（Entropy）**的概念。
假如事件A的分类划分是（A1,A2,…,An），每部分发生的概率是(p1,p2,…,pn)，那信息熵定义为公式如下：（log是以2为底，lg是以10为底）
1.2 案例
课堂案例1：
如果一颗骰子的六个面都是1 ，投掷它不会给你带来任何新信息，因为你知道它的结果肯定是1，它的信息熵为？？
答案：
- log(1) = 0 。
课堂案例2：
假设我们没有看世界杯的比赛，但是想知道哪支球队会是冠军，
我们只能猜测某支球队是或不是冠军，然后观众用对或不对来回答，
我们想要猜测次数尽可能少，你会用什么方法？
答案：
二分法：
假如有 16 支球队，分别编号，先问是否在 1-8 之间，如果是就继续问是否在 1-4 之间，
以此类推，直到最后判断出冠军球队是哪只。
如果球队数量是 16，我们需要问 4 次来得到最后的答案。那么世界冠军这条消息的信息熵就是 4。
如果有32个球队，准确的信息量应该是：
H = -（p1 * logp1 + p2 * logp2 + ... + p32 * logp32），
其中 p1, ..., p32 分别是这 32 支球队夺冠的概率。
当每支球队夺冠概率相等都是 1/32 的时：H = -（32 * 1/32 * log1/32） = 5
每个事件概率相同时，熵最大，这件事越不确定。
随堂练习3：
篮球比赛里，有4个球队 {A,B,C,D} ，获胜概率分别为{1/2, 1/4, 1/8, 1/8}
求H(X)
答案：
H(X) = 1\2log(2)+1\4log(4)+1\8log(8)+1\8log(8)=(1\2+1\2+3\8+3\8)log(2)=7\4bits
tips:
以2为底，记做lb,单位bit
以e为底，记做ln,单位nat
2 决策树的划分依据一------信息增益
2.1 概念
信息增益：以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可以表示样本集合的不确定性，熵越大，样本的不确定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值来衡量使用当前特征对于样本集合D划分效果的好坏。
信息增益 = entroy(前) - entroy(后)
- 定义与公式
特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A),定义为集合D的信息熵H(D)与特征A给定条件下D的信息条件熵H(D|A)之差，即公式为：
公式的详细解释：
**注：**信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息熵减少的程度
2.2 案例：
如下左图，第一列为论坛号码，第二列为性别，第三列为活跃度，最后一列用户是否流失。
我们要解决一个问题：性别和活跃度两个特征，哪个对用户流失影响更大？
通过计算信息增益可以解决这个问题，统计上右表信息
其中Positive为正样本（已流失），Negative为负样本（未流失），下面的数值为不同划分下对应的人数。
可得到三个熵：
活跃度的信息增益比性别的信息增益大，也就是说，活跃度对用户流失的影响比性别大。
在做特征选择或者数据分析的时候，我们应该重点考察活跃度这个指标。
3 决策树的划分依据二----信息增益率
**增益率：**增益比率度量是用前面的增益度量Gain(S，A)和所分离信息度量SplitInformation(如上例的性别，活跃度等)的比值来共同定义的。
4 决策树的划分依据三——基尼值和基尼指数
4.1 概念
4.2 案例
请根据下图列表，按照基尼指数的划分依据，做出决策树。
4，若按婚姻状况属性来划分，属性婚姻状况有三个可能的取值{married，single，divorced}，分别计算划分后的Gini系数增益。
{married} | {single,divorced}
{single} | {married,divorced}
{divorced} | {single,married}
分组为{married} | {single,divorced}时：
对比计算结果，根据婚姻状况属性来划分根节点时取Gini系数增益最大的分组作为划分结果，即:{married} | {single,divorced}
5，同理可得年收入Gini：
对于年收入属性为数值型属性，首先需要对数据按升序排序，然后从小到大依次用相邻值的中间值作为分隔将样本划分为两组。例如当面对年收入为60和70这两个值时，我们算得其中间值为65。以中间值65作为分割点求出Gini系数增益。
最大化增益等价于最小化子女结点的不纯性度量（Gini系数）的加权平均值，现在我们希望最大化Gini系数的增益。根据计算知道，三个属性划分根节点的增益最大的有两个：年收入属性和婚姻状况，他们的增益都为0.12。此时，选取首先出现的属性作为第一次划分。
6，接下来，采用同样的方法，分别计算剩下属性，其中根节点的Gini系数为（此时是否拖欠贷款的各有3个records）
7，对于是否有房属性，可得：
8，对于年收入属性则有：
4.3 小结
一，决策树构建的基本步骤如下：
开始将所有记录看作一个节点
遍历每个变量的每一种分割方式，找到最好的分割点
分割成两个节点N1和N2
对N1和N2分别继续执行2-3步，直到每个节点足够“纯”为止。
二，决策树的变量可以有两种：
数字型（Numeric）：变量类型是整数或浮点数，如前面例子中的“年收入”。用“>=”，“>”,“<”或“<=”作为分割条件（排序后，利用已有的分割情况，可以优化分割算法的时间复杂度）。
名称型（Nominal）：类似编程语言中的枚举类型，变量只能从有限的选项中选取，比如前面例子中的“婚姻情况”，只能是“单身”，“已婚”或“离婚”，使用“=”来分割。
三，如何评估分割点的好坏？
如果一个分割点可以将当前的所有节点分为两类，使得每一类都很“纯”，也就是同一类的记录较多，那么就是一个好分割点。
比如上面的例子，“拥有房产”，可以将记录分成了两类，“是”的节点全部都可以偿还债务，非常“纯”；“否”的节点，可以偿还贷款和无法偿还贷款的人都有，不是很“纯”，但是两个节点加起来的纯度之和与原始节点的纯度之差最大，所以按照这种方法分割。构建决策树采用贪心算法，只考虑当前纯度差最大的情况作为分割点。
5 总结:常见决策树类型比较
5.1 ID3 算法
存在的缺点
(1) ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息.
(2) ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树。
5.2 C4.5算法
做出的改进(为什么使用C4.5要好)
(1) 用信息增益率来选择属性
(2) 可以处理连续数值型属性
(3)采用了一种后剪枝方法
(4)对于缺失值的处理
C4.5算法的优缺点
优点：
产生的分类规则易于理解，准确率较高。
缺点：
在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
5.3 CART算法
CART算法相比C4.5算法的分类方法，采用了简化的二叉树模型，同时特征选择采用了近似的基尼系数来简化计算。
C4.5不一定是二叉树，但CART一定是二叉树。
同时，无论是ID3, C4.5还是CART,在做特征选择的时候都是选择最优的一个特征来做分类决策，但是大多数，分类决策不应该是由某一个特征决定的，而是应该由一组特征决定的。这样决策得到的决策树更加准确。这个决策树叫做多变量决策树(multi-variate decision tree)。在选择最优特征的时候，多变量决策树不是选择某一个最优特征，而是选择最优的一个特征线性组合来做决策。这个算法的代表是OC1，这里不多介绍。
如果样本发生一点点的改动，就会导致树结构的剧烈改变。这个可以通过集成学习里面的随机森林之类的方法解决。
4.3 cart剪枝
概述
1 为什么要剪枝
横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。
- 实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。
- 随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。
- 出现这种情况的原因：
- 原因1：噪声、样本冲突，即错误的样本数据。
- 原因2：特征即属性不能完全作为分类标准。
- 原因3：巧合的规律性，数据量不够大。
2 常用的减枝方法
2.1 预剪枝
（1）每一个结点所包含的最小样本数目，例如10，则该结点总样本数小于10时，则不再分；
（2）指定树的高度或者深度，例如树的最大深度为4；
（3）指定结点的熵小于某个值，不再划分。随着树的增长， 在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。
2.2 后剪枝
后剪枝，在已生成过拟合决策树上进行剪枝，可以得到简化版的剪枝决策树。
4.4 特征工程-特征提取
什么是特征提取呢？
1 特征提取
1.1 定义
将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征
注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据
特征提取分类:
- 字典特征提取(特征离散化)
- 文本特征提取
- 图像特征提取（深度学习将介绍）
1.2 特征提取API
sklearn.feature_extraction
2 字典特征提取
作用：对字典数据进行特征值化
sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)
- DictVectorizer.fit_transform(X)
X:字典或者包含字典的迭代器返回值
返回sparse矩阵 - DictVectorizer.get_feature_names() 返回类别名称
2.1 应用
我们对以下数据进行特征提取
[{'city': '北京','temperature':100},
{'city': '上海','temperature':60},
{'city': '深圳','temperature':30}]
2.2 流程分析
实例化类DictVectorizer
调用fit_transform方法输入数据并转换（注意返回格式）
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
def dict_demo():
"""
对字典类型的数据进行特征抽取
:return: None
"""
data = [{'city': '北京','temperature':100}, {'city': '上海','temperature':60}, {'city': '深圳','temperature':30}]
# 1、实例化一个转换器类
transfer = DictVectorizer(sparse=False)
# 2、调用fit_transform
data = transfer.fit_transform(data)
print("返回的结果:\n", data)
# 打印特征名字
print("特征名字：\n", transfer.get_feature_names())
注意观察没有加上sparse=False参数的结果
返回的结果:
(0, 1) 1.0
(0, 3) 100.0
(1, 0) 1.0
(1, 3) 60.0
(2, 2) 1.0
(2, 3) 30.0
特征名字：
['city=上海', 'city=北京', 'city=深圳', 'temperature']
这个结果并不是我们想要看到的，所以加上参数，得到想要的结果：
返回的结果:
[[ 0. 1. 0. 100.]
[ 1. 0. 0. 60.]
[ 0. 0. 1. 30.]]
特征名字：
['city=上海', 'city=北京', 'city=深圳', 'temperature']
注意：FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Please use get_feature_names_out instead.
warnings.warn(msg, category=FutureWarning)
之前在学习pandas中的离散化的时候，也实现了类似的效果。
我们把这个处理数据的技巧叫做”one-hot“编码：
2.3 总结
对于特征当中存在类别信息的我们都会做one-hot编码处理
3 文本特征提取
作用：对文本数据进行特征值化
sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(stop_words=[])
- 返回词频矩阵
- CountVectorizer.fit_transform(X)
X:文本或者包含文本字符串的可迭代对象
返回值:返回sparse矩阵
- CountVectorizer.get_feature_names() 返回值:单词列表
sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer
3.1 应用
我们对以下数据进行特征提取
[“life is short,i like python”,“life is too long,i dislike python”]
3.2 流程分析
实例化类CountVectorizer
调用fit_transform方法输入数据并转换 （注意返回格式，利用toarray()进行sparse矩阵转换array数组）
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
def text_count_demo():
"""
对文本进行特征抽取，countvetorizer
:return: None
"""
data = ["life is short,i like like python", "life is too long,i dislike python"]
# 1、实例化一个转换器类
# transfer = CountVectorizer(sparse=False) # 注意,没有sparse这个参数
transfer = CountVectorizer()
# 2、调用fit_transform
data = transfer.fit_transform(data)
print("文本特征抽取的结果：\n", data.toarray())
print("返回特征名字：\n", transfer.get_feature_names())
返回结果：
文本特征抽取的结果：
[[0 1 1 2 0 1 1 0]
[1 1 1 0 1 1 0 1]]
返回特征名字：
['dislike', 'is', 'life', 'like', 'long', 'python', 'short', 'too']
问题:如果我们将数据替换成中文？
“人生苦短，我喜欢Python”,“生活太长久，我不喜欢Python”
那么最终得到的结果是
文本特征抽取的结果：
[[1 0 1 0]
[0 1 0 1]]
返回特征名字：
['人生苦短', '我不喜欢python', '我喜欢python', '生活太长久']
为什么会得到这样的结果呢，仔细分析之后会发现英文默认是以空格分开的。其实就达到了一个分词的效果，所以我们要对中文进行分词处理
3.3 jieba分词处理
jieba.cut()
- 返回词语组成的生成器
需要安装下jieba库
pip3 install jieba
import jieba
def cut_word(text):
"""
对中文进行分词
"我爱北京*"————>"我 爱 北京 *"
:param text:
:return: text
"""
# 用结巴对中文字符串进行分词
text = " ".join(list(jieba.cut(text)))
return text
结果
我 喜欢 你 中国
3.4 案例分析
对以下三句话进行特征值化
今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，
但绝对大部分是死在明天晚上，所以每个人不要放弃今天。
我们看到的从很远星系来的光是在几百万年之前发出的，
这样当我们看到宇宙时，我们是在看它的过去。
如果只用一种方式了解某样事物，你就不会真正了解它。
了解事物真正含义的秘密取决于如何将其与我们所了解的事物相联系。
分析
- 准备句子，利用jieba.cut进行分词
- 实例化CountVectorizer
- 将分词结果变成字符串当作fit_transform的输入值
def text_chinese_count_demo2():
"""
对中文进行特征抽取
:return: None
"""
data = ["一种还是一种今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但绝对大部分是死在明天晚上，所以每个人不要放弃今天。",
"我们看到的从很远星系来的光是在几百万年之前发出的，这样当我们看到宇宙时，我们是在看它的过去。",
"如果只用一种方式了解某样事物，你就不会真正了解它。了解事物真正含义的秘密取决于如何将其与我们所了解的事物相联系。"]
# 将原始数据转换成分好词的形式
text_list = []
for sent in data:
text_list.append(cut_word(sent))
print(text_list)
# 1、实例化一个转换器类
# transfer = CountVectorizer(sparse=False)
transfer = CountVectorizer()
# 2、调用fit_transform
data = transfer.fit_transform(text_list)
print("文本特征抽取的结果：\n", data.toarray())
print("返回特征名字：\n", transfer.get_feature_names())
返回
['一种 还是 一种 今天 很 残酷 ， 明天 更 残酷 ， 后天 很 美好 ， 但 绝对 大部分 是 死 在 明天 晚上 ， 所以 每个 人 不要 放弃 今天 。', '我们 看到 的 从 很 远 星系 来 的 光是在 几百万年 之前 发出 的 ， 这样 当 我们 看到 宇宙 时 ， 我们 是 在 看 它 的 过去 。', '如果 只用 一种 方式 了解 某样 事物 ， 你 就 不会 真正 了解 它 。 了解 事物 真正 含义 的 秘密 取决于 如何 将 其 与 我们 所 了解 的 事物 相 联系 。']
文本特征抽取的结果：
[[2 0 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 2 0 1 0 2 1 0 0 0 1 1 0 0 1
0]
[0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0
1]
[1 1 0 0 4 3 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 2 1 0 0 1 0 0
0]]
返回特征名字：
['一种', '不会', '不要', '之前', '了解', '事物', '今天', '光是在', '几百万年', '发出', '取决于', '只用', '后天', '含义', '大部分', '如何', '如果', '宇宙', '我们', '所以', '放弃', '方式', '明天', '星系', '晚上', '某样', '残酷', '每个', '看到', '真正', '秘密', '绝对', '美好', '联系', '过去', '还是', '这样']
但如果把这样的词语特征用于分类，会出现什么问题？
请看问题：
该如何处理某个词或短语在多篇文章中出现的次数高这种情况
3.5 Tf-idf文本特征提取
TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
TF-IDF作用：用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。
3.5.1 公式
词频（term frequency，tf）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率
逆向文档频率（inverse document frequency，idf）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的idf，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取以10为底的对数得到
最终得出结果可以理解为重要程度。
举例：
假如一篇文章的总词语数是100个，而词语"非常"出现了5次，那么"非常"一词在该文件中的词频就是5/100=0.05。
而计算文件频率（IDF）的方法是以文件集的文件总数，除以出现"非常"一词的文件数。
所以，如果"非常"一词在1,0000份文件出现过，而文件总数是10,000,000份的话，
其逆向文件频率就是lg（10,000,000 / 1,0000）=3。
最后"非常"对于这篇文档的tf-idf的分数为0.05 * 3=0.15
返回结果：
['一种 还是 一种 今天 很 残酷 ， 明天 更 残酷 ， 后天 很 美好 ， 但 绝对 大部分 是 死 在 明天 晚上 ， 所以 每个 人 不要 放弃 今天 。', '我们 看到 的 从 很 远 星系 来 的 光是在 几百万年 之前 发出 的 ， 这样 当 我们 看到 宇宙 时 ， 我们 是 在 看 它 的 过去 。', '如果 只用 一种 方式 了解 某样 事物 ， 你 就 不会 真正 了解 它 。 了解 事物 真正 含义 的 秘密 取决于 如何 将 其 与 我们 所 了解 的 事物 相 联系 。']
文本特征抽取的结果：
[[0. 0. 0. 0.43643578 0. 0.
0. 0. 0. 0.21821789 0. 0.21821789
0. 0. 0. 0. 0.21821789 0.21821789
0. 0.43643578 0. 0.21821789 0. 0.43643578
0.21821789 0. 0. 0. 0.21821789 0.21821789
0. 0. 0.21821789 0. ]
[0.2410822 0. 0. 0. 0.2410822 0.2410822
0.2410822 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0.2410822 0.55004769 0. 0.
0. 0. 0.2410822 0. 0. 0.
0. 0.48216441 0. 0. 0. 0.
0. 0.2410822 0. 0.2410822 ]
[0. 0.644003 0.48300225 0. 0. 0.
0. 0.16100075 0.16100075 0. 0.16100075 0.
0.16100075 0.16100075 0. 0.12244522 0. 0.
0.16100075 0. 0. 0. 0.16100075 0.
0. 0. 0.3220015 0.16100075 0. 0.
0.16100075 0. 0. 0. ]]
返回特征名字：
['之前', '了解', '事物', '今天', '光是在', '几百万年', '发出', '取决于', '只用', '后天', '含义', '大部分', '如何', '如果', '宇宙', '我们', '所以', '放弃', '方式', '明天', '星系', '晚上', '某样', '残酷', '每个', '看到', '真正', '秘密', '绝对', '美好', '联系', '过去', '还是', '这样']
3.6 Tf-idf的重要性
分类机器学习算法进行文章分类中前期数据处理方式
4.5 决策树算法api
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None)
-
criterion
特征选择标准
“gini"或者"entropy”，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一默认"gini"，即
CART算法。 -
min_samples_split
内部节点再划分所需最小样本数
这个值限制了子树继续划分的条件，如果某节点的样本数少于min_samples_split，则不会继续再尝试选择最优特征来进行划分。 默认是2.如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。我之前的一个项目例子，有大概10万样本，建立决策树时，我选择了
min_samples_split=10。可以作为参考。 -
omin_samples_leaf
叶子节点最少样本数
这个值限制了叶子节点最少的样本数，如果某叶子节点数目小于样本数，则会和兄弟节点一起被剪枝。 默认是1,可以输入最少的样本数的整数，或者最少样本数占样本总数的百分比。如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。之前的10万样本项目使用min_samples_leaf的值为5，仅供参考。 -
max_depth
决策树最大深度
决策树的最大深度，默认可以不输入，如果不输入的话，决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。如果模型样本量多，特征也多的情况下，推荐限制这个最大深度，具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间 -
random_state
随机数种子
4.6 案例：泰坦尼克号乘客生存预测
1 泰坦尼克号数据
在泰坦尼克号和titanic2数据帧描述泰坦尼克号上的个别乘客的生存状态。这里使用的数据集是由各种研究人员开始的。其中包括许多研究人员创建的旅客名单，由Michael A. Findlay编辑。我们提取的数据集中的特征是票的类别，存活，乘坐班，年龄，登陆，home.dest，房间，票，船和性别。
数据：http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt（访问不了，网上自行下载）
经过观察数据得到:
1 乘坐班是指乘客班（1，2，3），是社会经济阶层的代表。
2 其中age、Cabin数据存在缺失。
2 步骤分析
1.获取数据
2.数据基本处理
- 2.1 确定特征值,目标值
- 2.2 缺失值处理
- 2.3 数据集划分
3.特征工程(字典特征抽取)
4.机器学习(决策树)
5.模型评估
3 代码过程
导入需要的模块
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
1.获取数据
# 1、获取数据
data = pd.read_csv('./data//titanic.txt')
data
data.describe()
2.数据基本处理
2.1 确定特征值,目标值
x = data[["Pclass", "Age", "Sex"]]
x.head()
y = data["Survived"]
y.head()
2.2 缺失值处理
# 缺失值需要处理，将特征当中有类别的这些特征进行字典特征抽取
x['Age'].fillna(data['Age'].mean(), inplace=True)
x
2.3 数据集划分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=22)
3.特征工程(字典特征抽取)
特征中出现类别符号，需要进行one-hot编码处理(DictVectorizer)
x.to_dict(orient=“records”) 需要将数组特征转换成字典数据
# 对于x转换成字典数据x.to_dict(orient="records")
# [{"pclass": "1st", "age": 29.00, "sex": "female"}, {}]
x_train = x_train.to_dict(orient="records")
x_test = x_test.to_dict(orient="records")
transfer = DictVectorizer(sparse=False)
x_train = transfer.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records"))
x_test = transfer.fit_transform(x_test.to_dict(orient="records"))
4.决策树模型训练和模型评估
决策树API当中，如果没有指定max_depth那么会根据信息熵的条件直到最终结束。这里我们可以指定树的深度来进行限制树的大小
# 4.机器学习(决策树)
estimator = DecisionTreeClassifier()
estimator.fit(x_train, y_train)
5.模型评估
# 5.模型评估
y_pre = estimator.predict(x_test)
print(y_pre)
ret = estimator.score(x_test, y_test)
print(ret)
决策树的结构是可以直接显示
3 决策树可视化
3.1 保存树的结构到dot文件
sklearn.tree.export_graphviz() 该函数能够导出DOT格式
- tree.export_graphviz(estimator,out_file='tree.dot’,feature_names=[‘’,’’])
导入
from sklearn.tree import export_graphviz
export_graphviz(estimator, out_file="./data/tree.dot", feature_names=[‘Age’, ‘Pclass=1’, ‘Pclass=2’, ‘Pclass=3’])
dot文件当中的内容如下
digraph Tree {
node [shape=box, fontname="helvetica"] ;
edge [fontname="helvetica"] ;
0 [label="Pclass=2 <= 0.5\ngini = 0.47\nsamples = 668\nvalue = [416, 252]"] ;
1 [label="Age <= 13.0\ngini = 0.294\nsamples = 436\nvalue = [358, 78]"] ;
0 -> 1 [labeldistance=2.5, labelangle=45, headlabel="True"] ;
2 [label="Pclass=1 <= 2.5\ngini = 0.464\nsamples = 30\nvalue = [11, 19]"] ;
1 -> 2 ;
3 [label="gini = 0.0\nsamples = 11\nvalue = [0, 11]"] ;
2 -> 3 ;
4 [label="Age <= 0.71\ngini = 0.488\nsamples = 19\nvalue = [11, 8]"] ;
2 -> 4 ;
5 [label="gini = 0.0\nsamples = 1\nvalue = [0, 1]"] ;
4 -> 5 ;
6 [label="Age <= 11.5\ngini = 0.475\nsamples = 18\nvalue = [11, 7]"] ;
4 -> 6 ;
7 [label="gini = 0.457\nsamples = 17\nvalue = [11, 6]"] ;
6 -> 7 ;
8 [label="gini = 0.0\nsamples = 1\nvalue = [0, 1]"] ;
6 -> 8 ;
9 [label="Pclass=1 <= 1.5\ngini = 0.248\nsamples = 406\nvalue = [347, 59]"] ;
1 -> 9 ;
10 [label="Age <= 51.5\ngini = 0.42\nsamples = 90\nvalue = [63, 27]"] ;
9 -> 10 ;
11 [label="Age <= 47.5\ngini = 0.456\nsamples = 71\nvalue = [46, 25]"] ;
10 -> 11 ;
12 [label="gini = 0.414\nsamples = 65\nvalue = [46, 19]"] ;
11 -> 12 ;
13 [label="gini = 0.0\nsamples = 6\nvalue = [0, 6]"] ;
11 -> 13 ;
14 [label="Age <= 75.5\ngini = 0.188\nsamples = 19\nvalue = [17, 2]"] ;
10 -> 14 ;
15 [label="gini = 0.105\nsamples = 18\nvalue = [17, 1]"] ;
14 -> 15 ;
16 [label="gini = 0.0\nsamples = 1\nvalue = [0, 1]"] ;
14 -> 16 ;
17 [label="Age <= 32.25\ngini = 0.182\nsamples = 316\nvalue = [284, 32]"] ;
9 -> 17 ;
18 [label="Age <= 31.5\ngini = 0.202\nsamples = 237\nvalue = [210, 27]"] ;
17 -> 18 ;
19 [label="gini = 0.181\nsamples = 228\nvalue = [205, 23]"] ;
18 -> 19 ;
20 [label="gini = 0.494\nsamples = 9\nvalue = [5, 4]"] ;
18 -> 20 ;
21 [label="Age <= 41.5\ngini = 0.119\nsamples = 79\nvalue = [74, 5]"] ;
17 -> 21 ;
22 [label="gini = 0.046\nsamples = 42\nvalue = [41, 1]"] ;
21 -> 22 ;
23 [label="gini = 0.193\nsamples = 37\nvalue = [33, 4]"] ;
21 -> 23 ;
24 [label="Pclass=1 <= 2.5\ngini = 0.375\nsamples = 232\nvalue = [58, 174]"] ;
0 -> 24 [labeldistance=2.5, labelangle=-45, headlabel="False"] ;
25 [label="Age <= 3.0\ngini = 0.094\nsamples = 121\nvalue = [6, 115]"] ;
24 -> 25 ;
26 [label="Pclass=1 <= 1.5\ngini = 0.5\nsamples = 2\nvalue = [1, 1]"] ;
25 -> 26 ;
27 [label="gini = 0.0\nsamples = 1\nvalue = [1, 0]"] ;
26 -> 27 ;
28 [label="gini = 0.0\nsamples = 1\nvalue = [0, 1]"] ;
26 -> 28 ;
29 [label="Age <= 27.5\ngini = 0.081\nsamples = 119\nvalue = [5, 114]"] ;
25 -> 29 ;
30 [label="Age <= 24.5\ngini = 0.172\nsamples = 42\nvalue = [4, 38]"] ;
29 -> 30 ;
31 [label="gini = 0.057\nsamples = 34\nvalue = [1, 33]"] ;
30 -> 31 ;
32 [label="gini = 0.469\nsamples = 8\nvalue = [3, 5]"] ;
30 -> 32 ;
33 [label="Age <= 56.5\ngini = 0.026\nsamples = 77\nvalue = [1, 76]"] ;
29 -> 33 ;
34 [label="gini = 0.0\nsamples = 71\nvalue = [0, 71]"] ;
33 -> 34 ;
35 [label="gini = 0.278\nsamples = 6\nvalue = [1, 5]"] ;
33 -> 35 ;
36 [label="Age <= 38.5\ngini = 0.498\nsamples = 111\nvalue = [52, 59]"] ;
24 -> 36 ;
37 [label="Age <= 5.5\ngini = 0.491\nsamples = 104\nvalue = [45, 59]"] ;
36 -> 37 ;
38 [label="Age <= 3.5\ngini = 0.278\nsamples = 12\nvalue = [2, 10]"] ;
37 -> 38 ;
39 [label="gini = 0.408\nsamples = 7\nvalue = [2, 5]"] ;
38 -> 39 ;
40 [label="gini = 0.0\nsamples = 5\nvalue = [0, 5]"] ;
38 -> 40 ;
41 [label="Age <= 12.0\ngini = 0.498\nsamples = 92\nvalue = [43, 49]"] ;
37 -> 41 ;
42 [label="gini = 0.0\nsamples = 7\nvalue = [7, 0]"] ;
41 -> 42 ;
43 [label="gini = 0.488\nsamples = 85\nvalue = [36, 49]"] ;
41 -> 43 ;
44 [label="gini = 0.0\nsamples = 7\nvalue = [7, 0]"] ;
36 -> 44 ;
}
3.2 网站显示结构
3.3 决策树总结
优点：
- 简单的理解和解释，树木可视化。
缺点：
- 决策树学习者可以创建不能很好地推广数据的过于复杂的树,容易发生过拟合。
改进：
- 减枝cart算法
- 随机森林（集成学习的一种）
注：企业重要决策，由于决策树很好的分析能力，在决策过程应用较多， 可以选择特征