转载：scikit-learn学习之决策树算法

Posted 2020-08-07

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目录(?)[+]

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本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译，如有错误，请大家指正   
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决策树的算法分析与Python代码实现请参考之前的一篇博客：点击阅读    接下来我主要演示怎么使用Scikit-Learn完成决策树算法的调用

iris数据集说明：

点击查看

决策树算法的优点：
1：理解和解释起来简单，且决策树模型可以想象
2：需要准备的数据量不大，而其他的技术往往需要很大的数据集，需要创建虚拟变量，去除不完整的数据，但是该算法对于丢失的数据不能进行准确的预测
3：决策树算法的时间复杂度(即预测数据)是用于训练决策树的数据点的对数
4：能够处理数字和数据的类别（需要做相应的转变），而其他算法分析的数据集往往是只有一种类型的变量
5：能够处理多输出的问题
6：使用白盒模型，如果给定的情况是在一个模型中观察到的，该条件的解释很容易解释的布尔逻辑，相比之下，在一个黑盒子模型（例如人工神经网络），结果可能更难以解释
7：可能使用统计检验来验证模型，这是为了验证模型的可靠性
8：从数据结果来看，它执行的效果很好，虽然它的假设有点违反真实模型


决策树算法的缺点：
1：决策树算法学习者可以创建复杂的树，但是没有推广依据，这就是所谓的过拟合，为了避免这种问题，出现了剪枝的概念，即设置一个叶子结点所需要的最小数目或者设置树的最大深度
2：决策树的结果可能是不稳定的，因为在数据中一个很小的变化可能导致生成一个完全不同的树，这个问题可以通过使用集成决策树来解决
3：众所周知，学习一恶搞最优决策树的问题是NP——得到几方面完全的优越 性，甚至是一些简单的概念。因此，实际决策树学习算法是基于启发式算法，如贪婪算法，寻求在每个节点上的局部最优决策。这样的算法不能保证返回全局最优决 策树。这可以减轻训练多棵树的合奏学习者，在那里的功能和样本随机抽样更换。
4：这里有一些概念是很难的理解的，因为决策树本身并不难很轻易的表达它们，比如说异或校验或复用的问题。
5：决策树学习者很可能在某些类占主导地位时创建有有偏异的树，因此建议用平衡的数据训练决策树

Classification  简单示例

>>> from sklearn import tree
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> Y = [0, 1]
>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier()
>>> clf = clf.fit(X, Y)

>>> clf.predict([[2., 2.]])
array([1])

 

>>> from sklearn import tree >>> X = [[0, 0], [2, 2]] >>> y = [0.5, 2.5] >>> clf = tree.DecisionTreeRegressor() >>> clf = clf.fit(X, y) >>> clf.predict([[1, 1]]) array([ 0.5])

 

决策树算法使用 示例

数据集如下图：

程序如下：

[python] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">#-*- coding: UTF-8 -*-   
2. ‘‘‘‘‘ 
3. Created on 2016/4/23 
4.  
5. @author: Administrator 
6. ‘‘‘  
7. from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer  
8. import csv  
9. from sklearn import preprocessing  
10. from sklearn import tree  
11. from sklearn.externals.six import StringIO  
12.   
13. #Read in the csv File and put feature in a list of class label  
14. allElectronicsData = open(r"example.csv","rb")  
15. reader = csv.reader(allElectronicsData)  
16. headers = reader.next()  
17. #print headers  
18.   
19. featureList = []    
20. labelList = []  
21. #存放在两个元祖中  
22. for row in reader:  
23.     labelList.append(row[len(row)-1])  
24.     rowDic = {}  
25.     for i in range(1,len(row)-1):  
26.         rowDic[headers[i]] = row[i]  
27.     featureList.append(rowDic)  
28.       
29. # print featureList  
30. # print labelList  
31.   
32. # Vector Feature  
33. vec = DictVectorizer()  
34. dummyX = vec.fit_transform(featureList) .toarray()  
35. # print "dummyX:",dummyX  
36. # print vec.get_feature_names()  
37. # print "labelList:"+str(labelList)  
38.   
39. lb = preprocessing.LabelBinarizer()  
40. dummyY = lb.fit_transform(labelList)  
41. #print "dummyY:" + str(dummyY)  
42.   
43. #using desicionTree for classfication  
44. clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy") #创建一个分类器，entropy决定了用ID3算法  
45. clf = clf.fit(dummyX, dummyY)  
46. print "clf:"+str(clf)  
47.   
48. #Visulize model  
49. with open("allEallElectronicInfomationGainori.txt","w") as f:  
50.     f = tree.export_graphviz(clf, feature_names=vec.get_feature_names(), out_file = f)  
51.   
52. #预测      
53. oneRowX = dummyX[0,:]  
54. #print "oneRowX:" +str(oneRowX)  
55.   
56. newRowX = oneRowX  
57. newRowX[0] = 1  
58. newRowX[2] = 0  
59. print "newRowX:" +str(newRowX)  
60.   
61. predictedY = clf.predict(newRowX)  
62. print "predictedY:" + str(predictedY)</span>  

使用命令导入图形为pdf：dot -T pdf ex.txt -o output.pdf.txt