文章换行有问题，望谅解
视频作者：菜菜TsaiTsai 链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili
关键概念：节点
- 根节点：没有进边，有出边。包含最初的，针对特征的提问。
- 中间节点：既有进边也有出边，进边只有一条，出边可以有很多条。都是针对特征的提问。
- 叶子节点：有进边，没有出边，每个叶子节点都是一个类别标签。
- 子节点和父节点：在两个相连的节点中，更接近根节点的是父节点，另一个是子节点。
DecisionTreeClassifier与红酒数据集
tree.DecisionTreeClassifier(
["criterion='gini'", "splitter='best'", 'max_depth=None', 'min_samples_split=2', 'min_samples_leaf=1', 'min_weight_fraction_leaf=0.0', 'max_features=None', 'random_state=None', 'max_leaf_nodes=None', 'min_impurity_decrease=0.0', 'min_impurity_split=None', 'class_weight=None', 'presort=False'],
)
建立一棵树
导入需要的算法库和模块
from sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_wine # 里面有很多著名的数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
了解数据
wine = load_wine() # 内置的红酒数据集
print(type(wine)) # 类似于字典
---
<class 'sklearn.utils.Bunch'>
wine.keys()
---
dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names'])
print(wine.DESCR) # 数据集简介
# 太多了，这里不写了
wine.feature_names # 特征名，也就是X每个维度代表什么，一会有翻译
---
['alcohol', 'malic_acid', 'ash', 'alcalinity_of_ash', 'magnesium', 'total_phenols', 'flavanoids', 'nonflavanoid_phenols', 'proanthocyanins', 'color_intensity', 'hue', 'od280/od315_of_diluted_wines', 'proline']
wine.target_names # 目标名，也就是每一类Y的名字。这里有3类Y，y_i in ('class_0', 'class_1', 'class_2')
---
array(['class_0', 'class_1', 'class_2'], dtype='<U7')
wine.data.shape # 这里说明了数据集X一共有178个数据，13个特征
---
(178, 13)
wine.target # 即整个Y集
---
# 就是178个0,1,2这里不写了
import pandas as pd
pd.concat([pd.DataFrame(wine.data),pd.DataFrame(wine.target)],axis=1) # 将X和Y连成一个DataFrame
---
分割训练集和数据集
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)
# test_size=0.3意味着训练集占70%，测试集占30％
# 注意，这里是随机的
print(type(Xtrain))
---
<class 'numpy.ndarray'>
Xtrain.shape,Xtest.shape,Ytrain.shape,Ytest.shape
---
((124, 13), (54, 13),(124,), (54,))
建立模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score = clf.score(Xtest, Ytest) #返回预测准确度accuracy
score # 每次可能不一样，在后面会解释为什么不一样
---
0.8888888888888888
tree.score可以对测试集，同样的，也可以对训练集
score_train = clf.score(Xtrain, Ytrain) # 注意这里是在训练集上计算score score_train --- 1.0
画出一棵树
import graphviz # 画树所需的包
feature_name=['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜色强度','色调','od280/od315稀释葡萄酒','脯氨酸'] # 和上面的英文特征相对应
dot_data = tree.export_graphviz(clf
,feature_names=feature_name
,class_names=['琴酒','雪莉','贝尔摩德']
,filled=True
,rounded=True
)
graph = graphviz.Source(dot_data)
# feature_names:X特征名，即X不同维度的名称
# class_names:Y类名，即不同类别Y的名称
# filled:是否填充颜色，颜色深浅表示纯度，不同颜色表示不同类别
# rounded:使用圆框/方框显示
逗号写在参数前面，方便注释，尤其是最后一行注释掉，不需要增删逗号
graph
# entropy:纯度
# samples:样本个数
# value:样本比例
很遗憾图片并不能显示中文
保存png格式的graphviz输出的dot文件
dot_data = tree.export_graphviz(clf ,feature_names=feature_name ,class_names=['琴酒','雪莉','贝尔摩德'] ,filled=True ,rounded=True ,out_file="./tree.dot" )注意这里要加
,out_file="./tree.dot"，然后在与笔记同一目录下会生成一个tree.dot文件 找目录的方法import os print(os.path.abspath('.'))看返回结果 cmd到该目录下，执行
dot -Tpng tree.dot -o tree.png
继续探索决策树
clf.feature_importances_ # 特征重要性
---
array([0.02512577, 0. , 0. , 0. , 0.035285 , 0. , 0. , 0. , 0. , 0.09686628, 0.13368571, 0.24884153, 0.46019571])
list(zip(feature_name,clf.feature_importances_))
---
[('酒精', 0.02512577188063646),
('苹果酸', 0.0),
('灰', 0.0),
('灰的碱性', 0.0),
('镁', 0.0),
('总酚', 0.0),
('类黄酮', 0.0),
('非黄烷类酚类', 0.0),
('花青素', 0.03528500112337327),
('颜色强度', 0.09686627661594578),
('色调', 0.13368570769252183),
('od280/od315稀释葡萄酒', 0.24884153360350494),
('脯氨酸', 0.46019570908401763)]
重要参数
criterion分枝指标
为了通过表格生成一棵决策树，我们需要找到最佳的节点和最佳的分枝方法，对分类树来说，衡量这个最佳的指标可以使用基尼系数，输入"gini"，这也是criterion默认的值；使用信息熵，输入"entropy" 二者的数学表示 $$ \begin{aligned} Entropy(t)&=-\sum\limits_{i=0}^{c-1}p(i|t)\log_{2}p(i|t)\ Gini(t)&=1-\sum\limits_{i=0}^{c-1}p(i|t)^{2} \end{aligned} $$ $t$代表给定的节点，$i$代表标签的任一分类
这里我们尽量少提数学相关的内容，可以到统计学习方法中看决策树相关知识
基尼系数缺点：对不纯度相对不敏感。 信息熵缺点：涉及对数计算，速度相对慢一点；对不纯度更敏感，尤其对于高维数据或者噪声很多的数据，容易过拟合
通常使用基尼系数 数据维度很大，噪声很大的时候使用基尼系数 维度低，数据比较清晰的时候，信息熵和基尼系数没区别 当决策树拟合程度不够好的时候，使用信息熵
random_state随机生成参数
实际上，无论决策树模型如何进化，在分枝上的本质都是追求某个不纯度相关的指标的优化，也就是说，决策树在建树时，是考优化节点来追求一棵优化的树，但即使我们在每个节点都选择最优分类结点，我们并不能保证整体数最优。 集成算法被用来解决这个问题。sklearn表示，既然一棵树不能保证最优，那就建更多的不同的树，然后从中取最好的。怎样从一组数据集中建不同的树？在每次分枝时，不从使用全部特征，而是随机选取一部分特征，从中选取不纯度相关指标最优的作为分枝用的节点。这样，每次生成的树也就不同了。
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy"
,random_state=0
)
# random_state:用来设置分枝中的随机模式的参数，输入任意非负正整数，会一直长处一棵树，让模型稳定下来。默认None，在高维度时随机性会表现更明显，低维度的数据随机性几乎不会显现。
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score = clf.score(Xtest, Ytest)
score # 依旧有可能不一样
---
0.9074074074074074
即使我们固定了random_state=0或者其他数字，由于训练集和数据集的划分是随机的。当我们重启jupyter的时候，数据集将不同。因此，即使固定random_state，树仍有可能是不同的
splitter随机生成参数
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy"
,random_state=0
,splitter='random'
)
# splitter:控制决策树分枝的方式
# 默认"best"，即选择更重要的特征进行分枝（上面有提到"在每次分枝时，不从使用全部特征，而是随机选取一部分特征"，因此这里只是对这一部分随机选取的特征选择feature_importances_最大的进行分枝）
# 输入"random"，在分支的时候会更加随机，注意这里的随机可以认为是最佳随机，即给与一定的随机性，但仍然受到feature_importances_影响，不是随机选一个。
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score = clf.score(Xtest, Ytest)
score
---
0.9259259259259259
当我们预测到模型有可能过拟合，可以考虑调节splitter来降低过拟合的可能性。 实际上，当书建成以后，我们也可以通过剪枝来防止过拟合
max_depth剪枝参数
限制树的最大深度，超过设定深度的树枝会被全部剪掉 对于一棵决策树，每多生长一层，对样本的需求量就会增加一倍，所以限制树的深度能够有效的限制过拟合 默认五None。如果为None，决策树会持续生长直到虽有叶节点不纯度为0，或者直到每个叶节点所含的样本量都小于参数min_samples_split中输入的数字
实际使用时，建议从=3开始尝试，看看拟合的效果决定是否增加设定深度
生成决策树后我们需要用score评判决策树的好坏，如果score没有变化或者变化很小，说明剪枝后效果也很好，且计算更少（奥卡姆剃刀原理），所以选择剪枝
min_sample_leaf & min_samples_split剪枝参数
min_samples_leaf限定，一个节点在分枝后的每个子节点都必须包含至少min_samples_leaf个训练样本，否则分枝就不会发生，或者，分枝会朝着满足每个子节点都包含min_samples_leaf个样本的方向去发生 如果输入整数，则认为输入的数字是叶节点存在所需的最小样本量；如果输入浮点数，则认为输入的浮点数是比例，即叶节点存在所需的最小样本量为输入模型的样本量$\times$浮点数
min_samples_split就是对于中间结点而言的，同min_sample_leaf
这里我们可以看到，如果我们限定的min_sample_leaf不合适，决策树可能*生成与数据集少部分数据相违背的决策树分枝，即
score_train = clf.score(Xtrain, Ytrain) score_train结果不为1.0
这个参数设置的太小会引起过拟合，设置的太大会阻止模型学习数据，一般来说，建议从=5开始使用
max_features剪枝参数
分枝时考虑的最大特征个数，超过限制个数的特征会被舍弃 不建议使用该参数，因为其舍弃特征并不考虑特征的重要性。如果数据维度过多可以考虑PCA等方式降维来防止过拟合 默认None
允许参数详情查询api
min_impurity_decrease剪枝参数
限制不纯度降低的最小大小，不纯度下降小于设定数值，分枝不会发生
在前面说到，不纯度可以是基尼指数，也可以是信息增益
带权重的不纯度下降可以表示为 $$ \frac{N_{t}}{N}\times 所在中间结点不纯度- \frac{N_{tR}}{N}\times 右侧子树不纯度- \frac{N_{tl}}{N}\times 左侧子树不纯度 $$
默认=0，接收浮点数
信息增益小也就意味着，该分枝对于区分该中间节点所对应的数据集作用并不大
class_weight & min_weight_fraction_leaf目标权重参数
常用于样本不平衡的数据集中。 样本不平衡是指在一组数据集中，标签的一类天生占有很大的比例。比如说，在银行要判断“一个办了信用卡的人是否会违约”，就是是vs否（1%：99%）的比例。这种分类状况下，即便模型什么也不做，全把结果预测成“否”，正确率也能有99%。
建议查询官方API，暂时用不到，用到回来补（其实现在我还不会用，也说不明白）
确认最优剪枝参数
一般我们可以结合matplotlib来绘制超参数学习曲线来进行判断 超参数学习曲线，是一条以超参数的取值为横坐标，模型的度量指标为纵坐标的曲线，它是用来衡量不同超参数取值下模型的表现的线 在我们建好的决策树里，我们的模型度量指标就是score
import matplotlib.pyplot as plt
test = []
for i in range(10):
clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=i+1
,criterion="entropy"
,random_state=0
,splitter="best"
)
clf = clf.fit(Xtrain,Ytrain)
score = clf.score(Xtest,Ytest)
test.append(score)
plt.plot(range(1,11),test,color="red",label="max_depth")
plt.legend()
plt.show()
重要接口和属性
之前提到过
- feature_importances_，查看各个特征推模型的重要性
- fit用于生成决策树
- score用于评估决策树准确性
clf.apply(Xtest)# 返回每个测试样本所在叶结点的索引
---
array([10, 7, 7, 10, 4, 10, 10, 7, 4, 10, 5, 5, 10, 7, 7, 4, 10, 5, 7, 5, 7, 7, 9, 5, 7, 9, 10, 10, 4, 10, 10, 4, 4, 7, 7, 4, 10, 4, 5, 4, 10, 7, 10, 7, 10, 10, 7, 7, 4, 10, 5, 10, 7, 5], dtype=int64)
clf.predict(Xtest)# 返回每个测试样本的分类/回归结果
---
array([0, 1, 1, 0, 2, 0, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 2, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 2, 0, 2, 1, 2, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 1, 0, 1, 1])