验证决策树图
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【中文标题】验证决策树图【英文标题】:Verifying the decision tree graph 【发布时间】:2020-04-17 23:29:53 【问题描述】:我以下列方式创建了决策树模型。
# first create the model
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import datasets
from IPython.display import Image
from sklearn import tree
import pydotplus
import pandas as pd
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y);
X = pd.DataFrame(X, columns=["sepal_length","sepal_width","petal_length","petal_width"])
# converted to data frame for easy analysis
然后按以下方式绘制图形
import pydotplus
# Create DOT data
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=X.columns,
class_names = iris.target_names)
# Draw graph
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
# Show graph
Image(graph.create_png())
我找到了以下结果
我在第 3a 阶段获取了数据子集。
X3a = X.query("petal_width >.8 and petal_width <=1.75")
并为每一列创建了一个查找基尼指数的函数。
def gini2(x):
# (Warning: This is a concise implementation, but it is O(n**2)
# in time and memory, where n = len(x). *Don't* pass in huge
# samples!)
# Mean absolute difference
mad = np.abs(np.subtract.outer(x, x)).mean()
# Relative mean absolute difference
rmad = mad/np.mean(x)
# Gini coefficient
g = 0.5 * rmad
return g
终于在第3a阶段验证了每列数据的基尼指数
gini2( X3a["sepal_length"] ) # returns 0.051
gini2( X3a["sepal_width"] ) # returns 0.063
gini2( X3a["petal_length"] ) # returns 0.0686
gini2( X3a["petal_width"] ) # returns 0.08, highest among all the columns
我发现最高基尼指数是petal_width (0.08)。所以我预计这个阶段的分裂会在petal_width上。但是图片显示分割是在petal_length上。 有人可以解释为什么使用petal_length(用于分割)而不是petal_width吗?
【问题讨论】:
【参考方案1】:我终于找到了问题的答案。
“根据最大信息增益进行拆分。在第 3a 阶段(如上所示),petal_length 上的拆分产生最大的信息增益(即使petal_length 在列中没有最高的基尼值)”
【讨论】:
以上是关于验证决策树图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章