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Python决策树分类算法学习

本文主要是介绍Python决策树分类算法学习,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!

从这一章开始进入正式的算法学习。

首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法。

1、决策树算法

决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归。不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难。典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题。
决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题。因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点。
J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法。后续的C4.5, C5.0, CART等都是该方法的改进。

熵就是“无序,混乱”的程度。刚接触这个概念可能会有些迷惑。想快速了解如何用信息熵增益划分属性,可以参考这位兄弟的文章:Python机器学习之决策树算法

如果还不理解,请看下面这个例子。

假设要构建这么一个自动选好苹果的决策树,简单起见,我只让他学习下面这4个样本:
样本    红     大      好苹果 
0         1        1         1 
1         1        0         1 
2         0        1         0 
3         0        0         0 

样本中有2个属性,A0表示是否红苹果。A1表示是否大苹果。

那么这个样本在分类前的信息熵就是S = -(1/2 * log(1/2) + 1/2 * log(1/2)) = 1。

信息熵为1表示当前处于最混乱,最无序的状态。

本例仅2个属性。那么很自然一共就只可能有2棵决策树,如下图所示:

显然左边先使用A0(红色)做划分依据的决策树要优于右边用A1(大小)做划分依据的决策树。
当然这是直觉的认知。定量的考察,则需要计算每种划分情况的信息熵增益。
先选A0作划分,各子节点信息熵计算如下:
0,1叶子节点有2个正例,0个负例。信息熵为:e1 = -(2/2 * log(2/2) + 0/2 * log(0/2)) = 0。
2,3叶子节点有0个正例,2个负例。信息熵为:e2 = -(0/2 * log(0/2) + 2/2 * log(2/2)) = 0。

因此选择A0划分后的信息熵为每个子节点的信息熵所占比重的加权和:E = e1*2/4 + e2*2/4 = 0。
选择A0做划分的信息熵增益G(S, A0)=S - E = 1 - 0 = 1.

事实上,决策树叶子节点表示已经都属于相同类别,因此信息熵一定为0。

同样的,如果先选A1作划分,各子节点信息熵计算如下:
0,2子节点有1个正例,1个负例。信息熵为:e1 = -(1/2 * log(1/2) + 1/2 * log(1/2)) = 1。
1,3子节点有1个正例,1个负例。信息熵为:e2 = -(1/2 * log(1/2) + 1/2 * log(1/2)) = 1。
因此选择A1划分后的信息熵为每个子节点的信息熵所占比重的加权和:E = e1*2/4 + e2*2/4 = 1。也就是说分了跟没分一样!
选择A1做划分的信息熵增益G(S, A1)=S - E = 1 - 1 = 0.
因此,每次划分之前,我们只需要计算出信息熵增益最大的那种划分即可。

2、数据集

为方便讲解与理解,我们使用如下一个极其简单的测试数据集:
1.5 50 thin 
1.5 60 fat 
1.6 40 thin 
1.6 60 fat 
1.7 60 thin 
1.7 80 fat 
1.8 60 thin 
1.8 90 fat 
1.9 70 thin 
1.9 80 fat 

这个数据一共有10个样本,每个样本有2个属性,分别为身高和体重,第三列为类别标签,表示“胖”或“瘦”。该数据保存在1.txt中。

我们的任务就是训练一个决策树分类器,输入身高和体重,分类器能给出这个人是胖子还是瘦子。
(数据是作者主观臆断,具有一定逻辑性,但请无视其合理性)

决策树对于“是非”的二值逻辑的分枝相当自然。而在本数据集中,身高与体重是连续值怎么办呢?

虽然麻烦一点,不过这也不是问题,只需要找到将这些连续值划分为不同区间的中间点,就转换成了二值逻辑问题。
本例决策树的任务是找到身高、体重中的一些临界值,按照大于或者小于这些临界值的逻辑将其样本两两分类,自顶向下构建决策树。

使用python的机器学习库,实现起来相当简单和优雅。

3、Python实现

Python代码实现如下:

# -*- coding: utf-8 -*- 
import numpy as np 
import scipy as sp 
from sklearn import tree 
from sklearn.metrics import precision_recall_curve 
from sklearn.metrics import classification_report 
from sklearn.cross_validation import train_test_split 
 
 
''''' 数据读入 ''' 
data  = [] 
labels = [] 
with open("data\\1.txt") as ifile: 
    for line in ifile: 
      tokens = line.strip().split(' ') 
      data.append([float(tk) for tk in tokens[:-1]]) 
      labels.append(tokens[-1]) 
x = np.array(data) 
labels = np.array(labels) 
y = np.zeros(labels.shape) 
 
 
''''' 标签转换为0/1 ''' 
y[labels=='fat']=1 
 
''''' 拆分训练数据与测试数据 ''' 
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2) 
 
''''' 使用信息熵作为划分标准,对决策树进行训练 ''' 
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') 
print(clf) 
clf.fit(x_train, y_train) 
 
''''' 把决策树结构写入文件 ''' 
with open("tree.dot", 'w') as f: 
  f = tree.export_graphviz(clf, out_file=f) 
   
''''' 系数反映每个特征的影响力。越大表示该特征在分类中起到的作用越大 ''' 
print(clf.feature_importances_) 
 
'''''测试结果的打印''' 
answer = clf.predict(x_train) 
print(x_train) 
print(answer) 
print(y_train) 
print(np.mean( answer == y_train)) 
 
'''''准确率与召回率''' 
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_train, clf.predict(x_train)) 
answer = clf.predict_proba(x)[:,1] 
print(classification_report(y, answer, target_names = ['thin', 'fat'])) 

输出结果类似如下所示:
[ 0.2488562  0.7511438]
array([[  1.6,  60. ],
       [  1.7,  60. ],
       [  1.9,  80. ],
       [  1.5,  50. ],
       [  1.6,  40. ],
       [  1.7,  80. ],
       [  1.8,  90. ],
       [  1.5,  60. ]])
array([ 1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.])
array([ 1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.])
1.0
             precision    recall  f1-score   support
       thin       0.83      1.00      0.91         5
        fat        1.00      0.80      0.89         5
avg / total       1.00      1.00      1.00         8
array([ 0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.])
array([ 0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  1.])

可以看到,对训练过的数据做测试,准确率是100%。但是最后将所有数据进行测试,会出现1个测试样本分类错误。
说明本例的决策树对训练集的规则吸收的很好,但是预测性稍微差点。
这里有3点需要说明,这在以后的机器学习中都会用到。

1、拆分训练数据与测试数据。

这样做是为了方便做交叉检验。交叉检验是为了充分测试分类器的稳定性。
代码中的0.2表示随机取20%的数据作为测试用。其余80%用于训练决策树。
也就是说10个样本中随机取8个训练。本文数据集小,这里的目的是可以看到由于取的训练数据随机,每次构建的决策树都不一样。

2、特征的不同影响因子。

样本的不同特征对分类的影响权重差异会很大。分类结束后看看每个样本对分类的影响度也是很重要的。
在本例中,身高的权重为0.25,体重为0.75,可以看到重量的重要性远远高于身高。对于胖瘦的判定而言,这也是相当符合逻辑的。

3、准确率与召回率。

这2个值是评判分类准确率的一个重要标准。比如代码的最后将所有10个样本输入分类器进行测试的结果:
测试结果:array([ 0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.])
真实结果:array([ 0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  1.])
分为thin的准确率为0.83。是因为分类器分出了6个thin,其中正确的有5个,因此分为thin的准确率为5/6=0.83。
分为thin的召回率为1.00。是因为数据集中共有5个thin,而分类器把他们都分对了(虽然把一个fat分成了thin!),召回率5/5=1。
分为fat的准确率为1.00。不再赘述。
分为fat的召回率为0.80。是因为数据集中共有5个fat,而分类器只分出了4个(把一个fat分成了thin!),召回率4/5=0.80。
很多时候,尤其是数据分类难度较大的情况,准确率与召回率往往是矛盾的。你可能需要根据你的需要找到最佳的一个平衡点。
比如本例中,你的目标是尽可能保证找出来的胖子是真胖子(准确率),还是保证尽可能找到更多的胖子(召回率)。

代码还把决策树的结构写入了tree.dot中。打开该文件,很容易画出决策树,还可以看到决策树的更多分类信息。
本文的tree.dot如下所示:

digraph Tree { 
0 [label="X[1] <= 55.0000\nentropy = 0.954434002925\nsamples = 8", shape="box"] ; 
1 [label="entropy = 0.0000\nsamples = 2\nvalue = [ 2. 0.]", shape="box"] ; 
0 -> 1 ; 
2 [label="X[1] <= 70.0000\nentropy = 0.650022421648\nsamples = 6", shape="box"] ; 
0 -> 2 ; 
3 [label="X[0] <= 1.6500\nentropy = 0.918295834054\nsamples = 3", shape="box"] ; 
2 -> 3 ; 
4 [label="entropy = 0.0000\nsamples = 2\nvalue = [ 0. 2.]", shape="box"] ; 
3 -> 4 ; 
5 [label="entropy = 0.0000\nsamples = 1\nvalue = [ 1. 0.]", shape="box"] ; 
3 -> 5 ; 
6 [label="entropy = 0.0000\nsamples = 3\nvalue = [ 0. 3.]", shape="box"] ; 
2 -> 6 ; 
} 

根据这个信息,决策树应该长的如下这个样子:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持找一找教程网。

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