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决策树算法6-案例:泰坦尼克号乘客生存预测

本文主要是介绍决策树算法6-案例:泰坦尼克号乘客生存预测,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

1 案例背景

泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日,在她的处女航中,泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没,在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,并为船舶制定了更好的安全规定。 造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气因素,但有些人比其他人更容易生存,例如妇女,儿童和上流社会。 在这个案例中,我们要求您完成对哪些人可能存活的分析。特别是,我们要求您运用机器学习工具来预测哪些乘客幸免于悲剧。

案例:https://www.kaggle.com/c/titanic/overview
我们提取到的数据集中的特征包括票的类别,是否存活,乘坐班次,年龄,登陆home.dest,房间,船和性别等。


经过观察数据得到:

  • 1 乘坐班是指乘客班(1,2,3),是社会经济阶层的代表。
  • 2 其中age数据存在缺失。

2 步骤分析

  • 1.获取数据
  • 2.数据基本处理
    • 2.1 确定特征值,目标值
    • 2.2 缺失值处理
    • 2.3 数据集划分
  • 3.特征工程(字典特征抽取)
  • 4.机器学习(决策树)
  • 5.模型评估

3 代码实现

  • 导入需要的模块
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
  • 1.获取数据
# 可以通过github上下载数据
titanic=pd.read_csv("data/titanic/train.csv")
titanic
  • 2.数据基本处理
# 2.1 确定特征值,目标值
x = titan[["pclass", "age", "sex"]]
y = titan["survived"]
# 2.2 缺失值处理
# 缺失值需要处理,将特征当中有类别的这些特征进行字典特征抽取
x['age'].fillna(x['age'].mean(), inplace=True)
# 2.3 数据集划分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=22)
  • 3.特征工程(字典特征抽取)

特征中出现类别符号,需要进行one-hot编码处理(DictVectorizer),x.to_dict(orient="records") 需要将数组特征转换成字典数据

# 对于x转换成字典数据x.to_dict(orient="records")
# [{"pclass": "1st", "age": 29.00, "sex": "female"}, {}]
# 转换为字典的形式
x_train=x_train.to_dict(orient="records")
x_test=x_test.to_dict(orient="records")
# 特征转换
transfer = DictVectorizer(sparse=False)
x_train = transfer.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records"))
x_test = transfer.fit_transform(x_test.to_dict(orient="records"))
  • 4.决策树模型训练和模型评估

决策树API当中,如果没有指定max_depth那么会根据信息熵的条件直到最终结束。这里我们可以指定树的深度来进行限制树的大小

# 4.机器学习(决策树)
estimator = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=5)
estimator.fit(x_train, y_train)
  • 5.模型评估
# 5.模型评估
estimator.score(x_test, y_test)
estimator.predict(x_test)

4 决策树可视化

4.1 保存树的结构到dot文件

sklearn.tree.export_graphviz()

  • 该函数能够导出DOT格式
  • tree.export_graphviz(estimator,out_file='tree.dot’,feature_names=['',''])
# 6.决策树可视化
export_graphviz(estimator, out_file="./data/tree.dot", feature_names=['Age','Pclass','Sex','Survived'])

dot文件当中的内容如下

digraph Tree {
node [shape=box] ;
0 [label="petal length (cm) <= 2.45\nentropy = 1.584\nsamples = 112\nvalue = [39, 37, 36]"] ;
1 [label="entropy = 0.0\nsamples = 39\nvalue = [39, 0, 0]"] ;
0 -> 1 [labeldistance=2.5, labelangle=45, headlabel="True"] ;
2 [label="petal width (cm) <= 1.75\nentropy = 1.0\nsamples = 73\nvalue = [0, 37, 36]"] ;
0 -> 2 [labeldistance=2.5, labelangle=-45, headlabel="False"] ;
3 [label="petal length (cm) <= 5.05\nentropy = 0.391\nsamples = 39\nvalue = [0, 36, 3]"] ;
2 -> 3 ;
4 [label="sepal length (cm) <= 4.95\nentropy = 0.183\nsamples = 36\nvalue = [0, 35, 1]"] ;
3 -> 4 ;
5 [label="petal length (cm) <= 3.9\nentropy = 1.0\nsamples = 2\nvalue = [0, 1, 1]"] ;
4 -> 5 ;
6 [label="entropy = 0.0\nsamples = 1\nvalue = [0, 1, 0]"] ;
5 -> 6 ;
7 [label="entropy = 0.0\nsamples = 1\nvalue = [0, 0, 1]"] ;
5 -> 7 ;
8 [label="entropy = 0.0\nsamples = 34\nvalue = [0, 34, 0]"] ;
4 -> 8 ;
9 [label="petal width (cm) <= 1.55\nentropy = 0.918\nsamples = 3\nvalue = [0, 1, 2]"] ;
3 -> 9 ;
10 [label="entropy = 0.0\nsamples = 2\nvalue = [0, 0, 2]"] ;
9 -> 10 ;
11 [label="entropy = 0.0\nsamples = 1\nvalue = [0, 1, 0]"] ;
9 -> 11 ;
12 [label="petal length (cm) <= 4.85\nentropy = 0.191\nsamples = 34\nvalue = [0, 1, 33]"] ;
2 -> 12 ;
13 [label="entropy = 0.0\nsamples = 1\nvalue = [0, 1, 0]"] ;
12 -> 13 ;
14 [label="entropy = 0.0\nsamples = 33\nvalue = [0, 0, 33]"] ;
12 -> 14 ;
}

4.2 网站显示结构

  • http://webgraphviz.com/

5 决策树总结

  • 优点:
    • 简单的理解和解释,树木可视化。
  • 缺点:
    • 决策树学习者可以创建不能很好地推广数据的过于复杂的树,容易发生过拟合。
  • 改进:
    • 减枝cart算法
    • 随机森林(集成学习的一种)
      注:企业重要决策,由于决策树很好的分析能力,在决策过程应用较多, 可以选择特征
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