[机器学习-Sklearn]决策树学习与总结（ID3, C4.5, C5.0, CART）

决策树DecisionTreeClassifier学习例子11. 准备数据及读取2. 决策树的特征向量化3. 决策树训练4. 决策树可视化例子11. 准备数据及读取季节时间已过 8 点风力情况要不要赖床springnobreezeyeswinternono windyesautumnyesbreezeyeswinternono windyessummernobreezeyeswinteryesbr

茫茫人海一粒沙

5963人浏览 · 2020-05-20 17:49:24

茫茫人海一粒沙 · 2020-05-20 17:49:24 发布

1. 什么是决策树

决策树是什么，我们来“决策树”这个词进行分词，那么就会是决策/树。大家不妨思考一下，重点是决策还是树呢？其实啊，决策树的关键点在树上。

我们平时写代码的那一串一串的If Else其实就是决策树的思想了。看下面的图是不是觉得很熟悉呢？

在这里插入图片描述

2. 决策树介绍

决策树之所以叫决策树，就是因为它的结构是树形状的，如果你之前没了解过树这种数据结构，那么你至少要知道以下几个名词是什么意思。

根节点：最顶部的那个节点
叶子节点：每条路径最末尾的那个节点，也就是最外层的节点
非叶子节点：一些条件的节点，下面会有更多分支，也叫做分支节点
分支：也就是分叉

在这里插入图片描述

3. ID3 算法

ID3算法是在每个结点处选取能获得最高信息增益的分支属性进行分裂
在每个决策结点处划分分支、选取分支属性的目的是将整个决策树的样本
纯度提升
衡量样本集合纯度的指标则是

信息熵

不理解信息熵的可以看这篇博客[机器学习-概念篇]彻底搞懂信息量，熵、相对熵、交叉熵
在这里插入图片描述
举例来说，如果有一个大小为10的布尔值样本集S𝑏，其中有6个真值、4个
假值，那么该布尔型样本分类的熵为：

信息增益

计算分支属性对于样本集分类好坏程度的度量——信息增益
由于分裂后样本集的纯度提高，则样本集的熵降低，熵降低的值即为该分裂方法的信息增益

脊椎动物分类训练样本集

共有14个样本，其中8个正例，6个反例，设此样本集为 S，则分裂前的熵值为

脊椎动物训练样本集以“饮食习性”作为分支属性的分裂情况

设“饮食习性”属性为Y，由此可以计算得出,作为分支属性进行分裂之后的
信息增益为

同理，计算可得，以“胎生动物”“水生动物”“会飞”作为分支属性时的信息增益分别为0.6893、0.0454、0.0454
由此可知“胎生动物”作为分支属性时能获得最大的信息增益，即具有最强的区分样本的能力，所以在此选择使用“胎生动物”作为分支属性对根结点进行划分
由根结点通过计算信息增益选取合适的属性进行分裂，若新生成的结点的分类属性不唯一，则对新生的结点继续进行分裂，不断重复此步骤，直至所有样本属于同一类，或者达到要求的分类条件为止

缺点

4. C4.5算法

C4.5算法总体思路与ID3类似，都是通过构造决策树进行分类，其区别在于分支的处理，在分支属性的选取上，ID3算法使用信息增益作为度量，而C4.5算法引入了信息增益率作为度量
在这里插入图片描述
由信息增益率公式中可见，当𝑣比较大时，信息增益率会明显降低，从而在一定程度上能够解决ID3算法存在的往往选择取值较多的分支属性的问题
在前面例子中，假设选择“饮食习性”作为分支属性，其信息增益率为
在这里插入图片描述

5. C5.0算法

C5.0算法是Quinlan在C4.5算法的基础上提出的商用改进版本，目的是对含有大量数据的数据集进行分析
C5.0算法与C4.5算法相比有以下优势：
– 决策树构建时间要比C4.5算法快上数倍，同时生成的决策树规模也更小，拥有更少的叶子结
点数
– 使用了提升法(boosting)，组合多个决策树来做出分类，使准确率大大提高
– 提供可选项由使用者视情况决定，例如是否考虑样本的权重、样本错误分类成本等

6. CART算法

基尼指数 Gini指标

CART算法在分支处理中分支属性的度量指标
在这里插入图片描述
在前面例子中，假设选择“会飞”作为分支属性，其Gini指标为

7. 连续属性离散化

如果是连续的数值型是如年龄，我们一般把它离散化，如离散化为幼年，中年，老年
因为你不可能让把每个年龄都分成一个特征，那样会很多，也没必要。

8. 过拟合的解决方案

一方面要注意数据训练集的质量，选取具有代表性样本的训练样本集
要避免决策树过度增长，通过限制树的深度来减少数据中的噪声对于决策树构建的影响，一般可以采取剪枝的方法
剪枝包括预剪枝和后剪枝两类
预剪枝的思路是提前终止决策树的增长，在形成完全拟合训练样本集的决策树之前就停止树的增长，避免决策树规模过大而产生过拟合
后剪枝策略先让决策树完全生长，之后针对子树进行判断，用叶子结点或者子树中最常用的分支替换子树，以此方式不断改进决策树，直至无法改进为止

9. 例子1 - 脊椎动物分类

脊椎动物分类训练样本集 test.csv 文件, 做了下面的变换
是：0，否： 1 ，杂食动物： omnivorous animal，肉食动物：carnivorous animals，：草食动物， herbivore

omnivorous animal, 0, 1, 1, 0
omnivorous animal, 0, 1, 1, 0
carnivorous animals, 0, 1, 1, 0
carnivorous animals, 1, 1, 0, 1
carnivorous animals, 1, 0, 1, 1
carnivorous animals, 1, 1, 1, 1
omnivorous animal, 0, 1, 0, 0
herbivore, 0, 1, 1, 0
omnivorous animal, 1, 1, 0, 1
carnivorous animals, 1, 0, 1, 1
carnivorous animals, 0, 0, 1, 0
carnivorous animals, 1, 1, 1, 0
herbivore, 0, 1, 1, 0
carnivorous animals, 1, 1, 1, 1

代码

import pandas as pd
import sklearn as sklearn
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn import tree
import pydotplus
from sklearn.externals.six import StringIO
# pandas 读取 csv 文件，header = None 表示不将首行作为列
data = pd.read_csv('data/test.csv', header=None)
# 指定列
data.columns = ['Diet Habits', 'viviparous animal', 'Aquatic animals', 'Can fly','mammal']

# sparse=False意思是不产生稀疏矩阵
vec = sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=False)
# 先用 pandas 对每行生成字典，然后进行向量化
feature = data[['Diet Habits', 'viviparous animal', 'Aquatic animals']]

X_train = vec.fit_transform(feature.to_dict(orient='record'))
# 打印各个变量
print('show feature\n', feature)
print('show vector\n', X_train)
print('show vector name\n', vec.get_feature_names())
print('show vector name\n', vec.vocabulary_)
Y_train = data['mammal']
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf.fit(X_train, Y_train)

dot_data = StringIO()
tree.export_graphviz(clf,feature_names=vec.get_feature_names(),out_file=dot_data)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_pdf("test.pdf")

show feature
             Diet Habits  viviparous animal  Aquatic animals
0     omnivorous animal                  0                1
1     omnivorous animal                  0                1
2   carnivorous animals                  0                1
3   carnivorous animals                  1                1
4   carnivorous animals                  1                0
5   carnivorous animals                  1                1
6     omnivorous animal                  0                1
7             herbivore                  0                1
8     omnivorous animal                  1                1
9   carnivorous animals                  1                0
10  carnivorous animals                  0                0
11  carnivorous animals                  1                1
12            herbivore                  0                1
13  carnivorous animals                  1                1
show vector
 [[1. 0. 0. 1. 0.]
 [1. 0. 0. 1. 0.]
 [1. 1. 0. 0. 0.]
 [1. 1. 0. 0. 1.]
 [0. 1. 0. 0. 1.]
 [1. 1. 0. 0. 1.]
 [1. 0. 0. 1. 0.]
 [1. 0. 1. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 1. 1.]
 [0. 1. 0. 0. 1.]
 [0. 1. 0. 0. 0.]
 [1. 1. 0. 0. 1.]
 [1. 0. 1. 0. 0.]
 [1. 1. 0. 0. 1.]]
show vector name
 ['Aquatic animals', 'Diet Habits=carnivorous animals', 'Diet Habits=herbivore', 'Diet Habits=omnivorous animal', 'viviparous animal']
show vector name
 {'Diet Habits=omnivorous animal': 3, 'viviparous animal': 4, 'Aquatic animals': 0, 'Diet Habits=carnivorous animals': 1, 'Diet Habits=herbivore': 2}

在这里插入图片描述

10. 例子2

安装panda 和 scikit-learn 如果你没有安装的话
conda install pandas
conda install scikit-learn

1. 准备数据及读取

季节	时间已过 8 点	风力情况	要不要赖床
spring	no	breeze	yes
winter	no	no wind	yes
autumn	yes	breeze	yes
winter	no	no wind	yes
summer	no	breeze	yes
winter	yes	breeze	yes
winter	no	gale	yes
winter	no	no wind	yes
spring	yes	no wind	no
summer	yes	gale	no
summer	no	gale	no
autumn	yes	breeze	no

spring,no,breeze,1
winter,no,no wind,1
autumn,yes,breeze,1
winter,no,no wind,1
summer,no,breeze,1
winter,yes,breeze,1
winter,no,gale,1
winter,no,no wind,1
spring,yes,no wind,0
summer,yes,gale,0
summer,no,gale,0
autumn,yes,breeze,0

2. 决策树的特征向量化

sklearn的DictVectorizer能对字典进行向量化。什么叫向量化呢？比如说你有季节这个属性有[春,夏,秋,冬]四个可选值，那么如果是春季，就可以用[1,0,0,0]表示，夏季就可以用[0,1,0,0]表示。不过在调用DictVectorizer它会将这些属性打乱，不会按照我们的思路来运行，但我们也可以一个方法查看，我们看看代码就明白了

通过DictVectorizer，我们就能够把字符型的数据，转化成0 1的矩阵，方便后面进行运算。额外说一句，这种转换方式其实就是one-hot编码。

import pandas as pd
import sklearn as sklearn
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn import tree

# pandas 读取 csv 文件，header = None 表示不将首行作为列
data = pd.read_csv('data/laic.csv', header=None)
# 指定列
data.columns = ['season', 'after 8', 'wind', 'lay bed']

# sparse=False意思是不产生稀疏矩阵
vec = DictVectorizer(sparse=False)
# 先用 pandas 对每行生成字典，然后进行向量化
feature = data[['season', 'after 8', 'wind']]

X_train = vec.fit_transform(feature.to_dict(orient='record'))
# 打印各个变量
print('show feature\n', feature)
print('show vector\n', X_train)
print('show vector name\n', vec.get_feature_names())
print('show vector name\n', vec.vocabulary_)

执行结果

show feature
     season after 8     wind
0   spring      no   breeze
1   winter      no  no wind
2   autumn     yes   breeze
3   winter      no  no wind
4   summer      no   breeze
5   winter     yes   breeze
6   winter      no     gale
7   winter      no  no wind
8   spring     yes  no wind
9   summer     yes     gale
10  summer      no     gale
11  autumn     yes   breeze
show vector
 [[1. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1.]
 [0. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1.]
 [1. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1.]
 [0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1.]
 [0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]]
show vector name
  ['after 8=no', 'after 8=yes', 'season=autumn', 'season=spring', 'season=summer', 'season=winter', 'wind=breeze', 'wind=gale', 'wind=no wind']
show vector name
 {'season=spring': 3, 'after 8=no': 0, 'wind=breeze': 6, 'season=winter': 5, 'wind=no wind': 8, 'season=autumn': 2, 'after 8=yes': 1, 'season=summer': 4, 'wind=gale': 7}

3. 决策树训练

Y_train = data['lay bed']
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf.fit(X_train, Y_train)

4. 决策树可视化

当完成一棵树的训练的时候，我们也可以让它可视化展示出来，不过sklearn没有提供这种功能，它仅仅能够让训练的模型保存到dot文件中。但我们可以借助其他工具让模型可视化，先看保存到dot的代码：

with open("out.dot", 'w') as f :
    f = tree.export_graphviz(clf, out_file = f,
            feature_names = vec.get_feature_names())

5 预测结果

result = clf.predict([[1., 0.,  0. ,1. , 0. , 0. , 1. , 0. , 0.]])
print(result)

[1]

然后可以执行下面命令生成一个out.pdf

dot out.dot -T pdf -o out.pdf

在这里插入图片描述

after 8=no	after 8=yes	season=autumn	season=spring	season=summer	season=winter	wind=breeze	wind=gale	wind=no wind	lay bed
1.	0.	0.	1.	0.	0.	1.	0.	0.	1
1.	0.	0.	0.	0.	1.	0.	0.	1.	1
0.	1.	1.	0.	0.	0.	1.	0.	0.	1
1.	0.	0.	0.	0.	1.	0.	0.	1.	1
1.	0.	0.	0.	1.	0.	1.	0.	0.	1
0.	1.	0.	0.	0.	1.	1.	0.	0.	1
1.	0.	0.	0.	0.	1.	0.	1.	0.	1
1.	0.	0.	0.	0.	1.	0.	0.	1.	1
0.	1.	0.	1.	0.	0.	0.	0.	1.	0
0.	1.	0.	0.	1.	0.	0.	1.	0.	0
1.	0.	0.	0.	1.	0.	0.	1.	0.	0
0.	1.	1.	0.	0.	0.	1.	0.	0.	0

6. Module persistence

两种方式保持我们的模型
参考Sklearn 官网

1）用Python有的pickle对我们训练好的模型保存

import pickle
with open('decisive_tree_module.txt', 'wb') as f:
    pickle.dump(clf, f)
with open('decisive_tree_module.txt', 'rb') as f:
    clf2 = pickle.load(f)
#s = pickle.dumps(clf)
#clf2 = pickle.loads(s)
predict2 =  clf2.predict([[1., 0.,  0. ,1. , 0. , 0. , 1. , 0. , 0.]])
print('Predict result via loading pickle saved module :', predict2)

Predict result via loading pickle saved module : [1]

2）用joblib’s保持如果你的模型里有大量的 numpy arrays的话

from joblib import dump, load
dump(clf, 'jdecisive_tree_module.joblib')
clf3 = load('jdecisive_tree_module.joblib')
predict3 =  clf3.predict([[1., 0.,  0. ,1. , 0. , 0. , 1. , 0. , 0.]])
print('Predict result via loading joblib saved module :', predict3)

Predict result via loading joblib saved module : [1]

7. 自己算验证熵的结果

import math
root_node_entropy = -(8/12)*(math.log(8/12, 2)) - (4/12)*(math.log(4/12, 2))
node1_left = (-(3/7)*(math.log(3/7, 2)) - (4/7)*(math.log(4/7,2)))
#node1_right =  (-(5/5)*(math.log(5/5, 2)) - (0/5)*(math.log(0/5,2)))
node1_right =  (-(5/5)*(0) - 0)
#node2_left =  -(3/3)*(math.log(3/3, 2)) - (0/3)*(math.log(0/3, 2))
node2_left =  -(3/3)*(0) - 0
node2_right = -(3/4)*(math.log(3/4, 2)) - (1/4)*(math.log(1/4, 2))

print('Entropy of season=winter ', root_node_entropy)
print('Entropy of wind=breeze ', node1_left)
print('Entropy of wind=breeze ', node1_right)
print('Entropy of node2_left', node2_left)
print('Entropy of node2_right', node2_right)

Entropy of season=winter  0.9182958340544896
Entropy of wind=breeze  0.9852281360342516
Entropy of wind=breeze  -0.0
Entropy of node2_left -0.0
Entropy of node2_right 0.8112781244591328

8. 如果你用基尼指数，也就是CART算法

只需要把entropy 改成 gini就可以了

clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')

在这里插入图片描述

9. 自己算验证基尼指数的结果

import math
root_node_entropy = 1 -(8 / 12) * (8 / 12) - (4 / 12) *(4 / 12)
node1_left = 1-(3 / 7) * (3 / 7)  - (4 / 7) * (4 / 7)
# node1_right =  (-(5/5)*(math.log(5/5, 2)) - (0/5)*(math.log(0/5,2)))
node1_right = (-(5 / 5) * (0) - 0)
# node2_left =  -(3/3)*(math.log(3/3, 2)) - (0/3)*(math.log(0/3, 2))
node2_left = -(3 / 3) * (0) - 0
node2_right = 1-(3 / 4) * (3 / 4) - (1 / 4) *(1 / 4)
node3_left = -(2 / 2) * (0) - 0
node3_right = 1-(1 / 2) * (1 / 2) - (1 / 2) *(1 / 2)

print('Entropy of season=winter ', root_node_entropy)
print('Entropy of wind=breeze ', node1_left)
print('Entropy of wind=breeze ', node1_right)
print('Entropy of node2_left', node2_left)
print('Entropy of node2_right', node2_right)
print('Entropy of node3_left', node3_left)
print('Entropy of node3_right', node3_right)

Entropy of season=winter  0.4444444444444445
Entropy of wind=breeze  0.489795918367347
Entropy of wind=breeze  -0.0
Entropy of node2_left -0.0
Entropy of node2_right 0.375
Entropy of node3_left -0.0
Entropy of node3_right 0.5

10. 把数据集全部改成数字不用DictVectorizer做向量化

spring :1 , summer : 2, spring : 3 , winter : 4
时间已过 8 点-no : 0
时间已过 8 点-yes :1
breeze : 1 , no wind : 2 , gale :3

laic1.csv 文件

1,0,1,1
4,0,2,1
3,1,1,1
4,0,2,1
2,0,1,1
4,1,1,1
4,0,3,1
4,0,2,1
1,1,2,0
2,1,3,0
2,0,3,0
3,1,1,0

代码

import pandas as pd
from sklearn import tree
data = pd.read_csv('data/laic1.csv', header=None)
# 指定列
data.columns = ['season', 'after 8', 'wind', 'lay bed']
X_train = data[['season', 'after 8', 'wind']]
Y_train = data['lay bed']
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf.fit(X_train, Y_train)
with open("out1.dot", 'w') as f :
    f = tree.export_graphviz(clf, out_file = f,
            feature_names =['season', 'after 8', 'wind'])

结果，可以看到决策树图其实都一样的。
在这里插入图片描述
预测结果

result = clf.predict([[1,1,1]])
print('Predict result:', result)

Predict result: [0]

11. 例子 -基于Iris数据集的训练

from sklearn import datasets
from sklearn import tree
import pydotplus
from sklearn.externals.six import StringIO
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = datasets.load_iris()
# 特征
iris_feature = iris.data
# 分类标签
iris_label = iris.target

iris_target_name=iris['target_names']
feature_names = iris['feature_names']
# 划分
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(iris_feature, iris_label, test_size=0.3, random_state=42)

clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf.fit(X_train, Y_train)
s = clf.score(X_test, Y_test)
print(s)

0.9777777777777777

12. 特征的重要性计算

数据集如下
在这里插入图片描述
构建决策树，使用gini系数作为切割参数，决策数为cart树。生成的树结构如下

在这里插入图片描述
计算个特征的重要性
f1 = 0.497 - 0.3754 + 0.52 + 0.4443 = 4.262
f2 = 0
f3 = 0.45914 - 0.497 - 0.2457 = 1.281
f4 = 0.2457 - 0.4443 + 0.3754 - 0.5*2 = 0.883

这棵树总的不纯减少量为4.262+1.281+0.883=6.426

经过归一化后，各特征的重要性分别如下：
f1_importance = 4.262/6.426=0.663
f2_importance = 0
f3_importance = 1.281/6.426=0.2
f4_importance = 0.883/6.426=0.137

使用代码跑出来的特征重要性如下

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

train_df = pd.DataFrame(
    [[1, 1, 1, 1, 0],
     [1, 1, 1, 2, 0],
     [2, 1, 1, 1, 1],
     [3, 2, 1, 1, 1],
     [3, 3, 2, 1, 1],
     [3, 3, 2, 2, 0],
     [2, 3, 2, 2, 1],
     [1, 2, 1, 1, 0],
     [1, 3, 2, 1, 1],
     [3, 2, 2, 1, 1],
     [1, 2, 2, 2, 1],
     [2, 2, 1, 2, 1],
     [2, 1, 2, 1, 1],
     [3, 2, 1, 2, 0],
    ], columns=['f1', 'f2', 'f3', 'f4', 'label'])

X, y = train_df[['f1', 'f2', 'f3', 'f4']].values, train_df['label']

clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
clf.fit(X,y)
print(clf.feature_importances_)

# 特征重要性
[0.66296296 0.         0.2        0.13703704]

可能遇到问题

如果你这个graphvis 的问题（GraphViz’s executables not found），可以根据下面这个link解决它

https://blog.csdn.net/qq_40304090/article/details/88594813

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物联网协议是指在物联网环境中用于设备间通信和数据传输的协议。根据不同的作用，物联网协议可分为传输协议、通信协议和行业协议。传输协议：一般负责子网内设备间的组网及通信。例如 Wi-Fi、Ethernet、NFC、 Zigbee、Bluetooth、GPRS、3G/4G/5G等。这些协议能够确保在网络上传输的数据的安全性和可靠性。通讯协议：主要是运行在传统互联网TCP/IP协议之上的设备通讯协议，负责

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茫茫人海一粒沙

@keeppractice

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1） 用Python有的pickle对我们训练好的模型保存

2） 用joblib’s保持如果你的模型里有大量的 numpy arrays的话

7. 自己算验证熵的结果

8. 如果你用基尼指数， 也就是CART算法

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茫茫人海一粒沙

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