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news 2025/8/8 14:57:37

南京平台网站建设,企业关键词优化最新报价,wordpress 多作者,怎么建立一个博客网站决策树是属于有监督机器学习的一种决策树算法实操: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 决策树算法 model DecisionTreeClassifier(criterionentropy,max_depthd) model.fit(X_train,y_train)1、决策树概述决策树是属于有监督机器学习的一种，起源…

决策树是属于有监督机器学习的一种
决策树算法实操:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 决策树算法
model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=d)
model.fit(X_train,y_train)

1、决策树概述

决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观，模仿人类做决策的过程，早期人工智能模型中有很多应用，现在更多的是使用基于决策树的一些集成学习的算法。这一章我们把决策树算法理解透彻了，非常有利于后面去学习集成学习。

1.1、示例一

上表根据历史数据，记录已有的用户是否可以偿还债务，以及相关的信息。通过该数据，构建的决策树如下：

1.2、决策树算法特点

可以处理非线性的问题
可解释性强，没有方程系数
模型简单，模型预测效率高 if else

2、DecisionTreeClassifier使用

2.1、算例介绍

账号是否真实跟属性：日志密度、好友密度、是否使用真实头像有关系~

2.2、构建决策树并可视化

数据创建

import numpy as np
import pandas as pd
y = np.array(list('NYYYYYNYYN'))
print(y)
X = pd.DataFrame({'日志密度':list('sslmlmmlms'),'好友密度':list('slmmmlsmss'),'真实头像':list('NYYYYNYYYY'),'真实用户':y})

数据调整

X['日志密度'] = X['日志密度'].map({'s':0,'m':1,'l':2})
X['好友密度'] = X['好友密度'].map({'s':0,'m':1,'l':2})
X['真实头像'] = X['真实头像'].map({'N':0,'Y':1})
X['真实用户'] = X['真实用户'].map({'N':0,'Y':1})

模型训练可视化

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree
# 使用信息熵，作为分裂标准
model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
model.fit(X,y)
plt.rcParams['font.family'] = 'STKaiti'
plt.figure(figsize=(12,16))
fn = X.columns
_ = tree.plot_tree(model,filled = True,feature_names=fn)
plt.savefig('./iris.jpg')

2.3、信息熵

构建好一颗树，数据变的有顺序了（构建前，一堆数据，杂乱无章；构建一颗，整整齐齐，顺序），用什么度量衡表示，数据是否有顺序：信息熵。
物理学，热力学第二定律（熵），描述的是封闭系统的混乱程度。

2.4、信息增益

信息增益是知道了某个条件后，事件的不确定性下降的程度。写作 g(X,Y)。它的计算方式为熵减去条件熵，如下:

$\bg_white \small g(X,y) \rm = H(Y) - H(Y|X)$

表示的是，知道了某个条件后，原来事件不确定性降低的幅度。

2.5、手动计算实现决策树分类

s = X['真实用户']
p = s.value_counts()/s.size
(p * np.log2(1/p)).sum()   # 0.8812908992306926

x = X['日志密度'].unique()
x.sort()
# 如何划分呢，分成两部分
for i in range(len(x) - 1):split = x[i:i+2].mean()cond = X['日志密度'] <= split# 概率分布p = cond.value_counts()/cond.size# 按照条件划分，两边的概率分布情况indexs =p.indexentropy = 0for index in indexs:user = X[cond == index]['真实用户']p_user = user.value_counts()/user.sizeentropy += (p_user * np.log2(1/p_user)).sum() * p[index]print(split,entropy)

columns = ['日志密度','好友密度','真实头像']
lower_entropy = 1
condition = {}
for col in columns:x = X[col].unique()x.sort()print(x)# 如何划分呢，分成两部分for i in range(len(x) - 1):split = x[i:i+2].mean()cond = X[col] <= split# 概率分布p = cond.value_counts()/cond.size# 按照条件划分，两边的概率分布情况indexs =p.indexentropy = 0for index in indexs:user = X[cond == index]['真实用户']p_user = user.value_counts()/user.sizeentropy += (p_user * np.log2(1/p_user)).sum() * p[index]print(col,split,entropy)if entropy < lower_entropy:condition.clear()lower_entropy = entropycondition[col] = split
print('最佳列分条件是：',condition)

3、决策树分裂指标

常用的分裂条件时：

信息增益
Gini系数
信息增益率
MSE（回归问题）

3.1、信息熵（ID3）

在信息论里熵叫作信息量，即熵是对不确定性的度量。从控制论的角度来看，应叫不确定性。信息论的创始人香农在其著作《通信的数学理论》中提出了建立在概率统计模型上的信息度量。

对应公式:

$H(x) = -\sum\limits_{i = 1}^n p(x)log_2p(x)$

3.2、Gini系数（CART）

基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。

基尼系数最大为“1”，最小等于“0”。基尼系数越接近 0 表明收入分配越是趋向平等。国际惯例把 0.2 以下视为收入绝对平均，0.2-0.3 视为收入比较平均；0.3-0.4 视为收入相对合理；0.4-0.5 视为收入差距较大，当基尼系数达到 0.5 以上时，则表示收入悬殊。

3.3、MSE

用于回归树，后面章节具体介绍

4、鸢尾花分类代码实战

4.1、决策树分类鸢尾花数据集

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as pltX,y = datasets.load_iris(return_X_y=True)# 随机拆分
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state = 256)# max_depth调整树深度：剪枝操作
# max_depth默认，深度最大，延伸到将数据完全划分开为止。
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=None,criterion='entropy')
model.fit(X_train,y_train)
y_ = model.predict(X_test)
print('真实类别是：',y_test)
print('算法预测是：',y_)
print('准确率是：',model.score(X_test,y_test))
# 决策树提供了predict_proba这个方法，发现这个方法，返回值要么是0，要么是1
model.predict_proba(X_test)

4.2、决策树可视化

import graphviz
from sklearn import tree
from sklearn import datasets
# 导出数据
iris = datasets.load_iris(return_X_y=False)
dot_data = tree.export_graphviz(model,feature_names=fn,class_names=iris['target_names'],# 类别名filled=True, # 填充颜色rounded=True,)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render('iris')

4.3、选择合适的超参数并可视化

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as pltX,y = datasets.load_iris(return_X_y=True)# 随机拆分
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state = 256)
depth = np.arange(1,16)
err = []
for d in depth:model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=d)model.fit(X_train,y_train)score = model.score(X_test,y_test)err.append(1 - score)print('错误率为%0.3f%%' % (100 * (1 - score)))
plt.rcParams['font.family'] = 'STKaiti'
plt.plot(depth,err,'ro-')
plt.xlabel('决策树深度',fontsize = 18)
plt.ylabel('错误率',fontsize = 18)
plt.title('筛选合适决策树深度')
plt.grid()
plt.savefig('./14-筛选超参数.png',dpi = 200)