机器学习-7.决策树与随机森林

Posted 2022-12-03 wyply115

1. 认识决策树

如上图所示，这就是一棵决策树。

2. 信息论基础

• 假设有32个球队比赛去猜冠军，在对球队没有任何了解时，需要猜几次肯定能猜到?，这个大家应该都知道，采用二分法的话最多5次就能猜到，用数学知识解答就是log32（以2为底）=5。
• 那么在信息论中，32个球队，log32=5比特；64个球队，log64=6比特。
• 比特来源：
  
• 那么思考个问题，假设32个球队，你知道了很多球队的信息，并且对他们的历史比赛数据都有了解，那么理论上来说，猜冠军的概率应该比不知道这些信息要高，因此，在有数据时猜中的代价应该小于5比特。因此，信息和消除不确定性是相联系的。
• 引出信息熵概念（非重点，理解即可）
  
  信息熵越小，不确定性越小。H(有信息时) < H(无信息时)
• 考虑上面介绍男朋友的问题判断，为什么把年龄作为第一个问题，长相作为第二个问题等等，这个首先是这个问题在提问人的心中重要性占比要大，然后根据重要性占比进行依次提问，这样可以最快的得出结论，减少不确定性。
• 用信息论中的术语来说就是，第一个问题能够减少最多的不确定性，即信息熵最小，然后第二、三…个问题的信息熵依次递增。

3. 决策树划分依据

-决策树的划分依据-信息增益
信息增益表示，得知特征x的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度。信息熵越小，信息增益越大，减少的不确定性越大。
公式如下（理解即可）：

通过一个例子计算一下，如下图一些特征（年龄、有工作、房子、信贷），目标（类别即是否放贷）：

H(D)为总的经验熵（根据目标值计算）：

• 其他据测依据：
  1. ID3：这个就是信息增益 最大的准则
  2. C4.5：信息增益比 最大的准则
  3. CART：回归数（平方误差最小）；分类数：基尼系数（最小的准则，在sklearn是默认依据）

4. 决策树

• API ：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
  
• 案例：
  
• 数据来源：http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets//titanic.txt
  1. pd读取数据
  2. 选择有影响的特征，处理缺失值
  3. 进行特征工程，pd转换字典，特征抽取
  4. 决策树估计器流程

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer


def decision():
    '''
    决策树对泰坦尼克号进行预测生死
    :return:None
    '''
    # 获取数据
    titan = pd.read_csv("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets//titanic.txt")

    # 处理数据，找出特征值和目标值
    x = titan[['pclass','age','sex']]
    y = titan['survived']

    # 缺失值处理
    x['age'].fillna(x['age'].mean(),inplace=True)

    #分割数据集
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)

    # 进行处理（特征工程）
    dict = DictVectorizer(sparse=False)
    x_train = dict.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records")) # 转换字典，orient参数是制定一个样本转为一个字典
    x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient="records"))

    # 决策树进行预测
    dec = DecisionTreeClassifier()
    dec.fit(x_train, y_train)
    print("准确率：", dec.score(x_test, y_test))

    return None

if __name__ == '__main__':
    decision()

• 输出，准确率： 0.8024316109422492
• 决策树的结构，本地保存：
  
• 决策树的优点：
  1. 简单的理解和解释，树木可视化。
  2. 需要很少的数据准备，其它技术通常需要进行归一化。
• 决策树的缺点：决策树学习者可以创建不能很好的推广数据的过于复杂的树，被称为过拟合。
• 改进：1. 减枝cart算法（决策树api中已实现）；2. 随机森林。

5. 随机森林

• 我们把随机森林这种统称为集成学习方法
• 集成学习方法：通过建立几个模型组合来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立的学习和作出预测，这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类做出的预测。
• 随机森林定义：在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。
• 随机森林建立过程（假设N个样本，M个特征）：
  1. 单个树建立过程：
     1). 随机在N个样本中选择一个样本，重复N次（样本有可能重复）
     2). 随机在M个特征当中选出m（小于M）个特征
  2. 建立n个决策树，这些树的样本和特征大都不一样。
  3. 采用bootstrap抽样（随机又放回的抽样）
     
• API：sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
  
• 把决策树中的泰坦尼克号的案例改为随机森林并进行超参数调优。

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

def decision():
    '''
    决策树对泰坦尼克号进行预测生死
    :return:None
    '''
    # 获取数据
    titan = pd.read_csv("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets//titanic.txt")

    # 处理数据，找出特征值和目标值
    x = titan[['pclass','age','sex']]
    y = titan['survived']

    # 缺失值处理
    x['age'].fillna(x['age'].mean(),inplace=True)

    #分割数据集
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)

    # 进行处理（特征工程）
    dict = DictVectorizer(sparse=False)
    x_train = dict.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records")) # 转换字典，orient参数是制定一个样本转为一个字典
    x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient="records"))

    # 决策树进行预测
    # dec = DecisionTreeClassifier()
    # dec.fit(x_train, y_train)
    # print("准确率：", dec.score(x_test, y_test))

    # 随机森林进行预测（超参数调优）
    rf = RandomForestClassifier()
    param = "n_estimators":[120,200,300,500],"max_depth":[5,8,15]
    # 网格搜索与交叉验证
    gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=2) #此处演示为了节约时间cv取2组了
    gc.fit(x_train, y_train)
    print("准确率：", gc.score(x_test, y_test))
    print("选择的参数模型：", gc.best_params_)

    return None

if __name__ == '__main__':
    decision()

输出：
准确率： 0.8601823708206687
选择的参数模型： ‘max_depth’: 5, ‘n_estimators’: 200

• 随机森林的优点（几乎没有缺点）：

1. 在当前所有算法中，具有极好的准确率。
2. 能够有效的运行在大数据集上。
3. 能够处理具有高纬特征的输入样本，而且不需要降维。
4. 能够评估各个特征在分类问题上的重要性。