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用Python构建和可视化决策树

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决策树是当今最强大的监督学习方法的组成部分。决策树基本上是一个二叉树的流程图,其中每个节点根据某个特征变量将一组观测值拆分。

 

决策树的目标是将数据分成多个组,这样一个组中的每个元素都属于同一个类别。决策树也可以用来近似连续的目标变量。在这种情况下,树将进行拆分,使每个组的均方误差最小。

 

决策树的一个重要特性是它们很容易被解释。你根本不需要熟悉机器学习技术就可以理解决策树在做什幺。决策树图很容易解释。

 

利弊

 

决策树方法的优点是:

决策树能够生成可理解的规则。
决策树在不需要大量计算的情况下进行分类。
决策树能够处理连续变量和分类变量。
决策树提供了一个明确的指示,哪些字段是最重要的。

决策树方法的缺点是:

决策树不太适合于目标是预测连续属性值的估计任务。
决策树在类多、训练样本少的分类问题中容易出错。
决策树的训练在计算上可能很昂贵。生成决策树的过程在计算上非常昂贵。在每个节点上,每个候选拆分字段都必须进行排序,才能找到其最佳拆分。在某些算法中,使用字段组合,必须搜索最佳组合权重。剪枝算法也可能是昂贵的,因为许多候选子树必须形成和比较。

Python决策树

 

Python是一种通用编程语言,它为数据科学家提供了强大的机器学习包和工具。在本文中,我们将使用python最着名的机器学习包scikit-learn来构建决策树模型。我们将使用scikit learn提供的“DecisionTreeClassifier”算法创建模型,然后使用“plot_tree”函数可视化模型。

 

步骤1:导入包

 

我们构建模型的主要软件包是pandas、scikit learn和NumPy。按照代码在python中导入所需的包。

 

import pandas as pd # 数据处理 
import numpy as np # 使用数组 
import matplotlib.pyplot as plt # 可视化 
from matplotlib import rcParams # 图大小 
from termcolor import colored as cl # 文本自定义 
 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as dtc # 树算法 
from sklearn.model_selection import train_test_split # 拆分数据 
from sklearn.metrics import accuracy_score # 模型准确度 
from sklearn.tree import plot_tree # 树图 
 
rcParams['figure.figsize'] = (25, 20)

 

在导入构建我们的模型所需的所有包之后,是时候导入数据并对其进行一些EDA了。

 

步骤2:导入数据和EDA

 

在这一步中,我们将使用python中提供的“Pandas”包来导入并在其上进行一些EDA。我们将建立我们的决策树模型,数据集是一个药物数据集,它是基于特定的标准给病人开的处方。让我们用python导入数据!

 

Python实现:

 

df = pd.read_csv('drug.csv') 
df.drop('Unnamed: 0', axis = 1, inplace = True) 
 
print(cl(df.head(), attrs = ['bold']))

 

输出:

 

   Age Sex      BP Cholesterol  Na_to_K   Drug 
0   23   F    HIGH        HIGH   25.355  drugY 
1   47   M     LOW        HIGH   13.093  drugC 
2   47   M     LOW        HIGH   10.114  drugC 
3   28   F  NORMAL        HIGH    7.798  drugX 
4   61   F     LOW        HIGH   18.043  drugY

 

现在我们对数据集有了一个清晰的概念。导入数据后,让我们使用“info”函数获取有关数据的一些基本信息。此函数提供的信息包括条目数、索引号、列名、非空值计数、属性类型等。

 

Python实现:

 

df.info()

 

输出:

 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
RangeIndex: 200 entries, 0 to 199 
Data columns (total 6 columns): 
 #   Column       Non-Null Count  Dtype   
---  ------       --------------  -----   
 0   Age          200 non-null    int64   
 1   Sex          200 non-null    object  
 2   BP           200 non-null    object  
 3   Cholesterol  200 non-null    object  
 4   Na_to_K      200 non-null    float64 
 5   Drug         200 non-null    object  
dtypes: float64(1), int64(1), object(4) 
memory usage: 9.5+ KB

 

步骤3:数据处理

 

我们可以看到像Sex, BP和Cholesterol这样的属性在本质上是分类的和对象类型的。问题是,scikit-learn中的决策树算法本质上不支持X变量(特征)是“对象”类型。因此,有必要将这些“object”值转换为“binary”值。让我们用python来实现

 

Python实现:

 

for i in df.Sex.values: 
    if i  == 'M': 
        df.Sex.replace(i, 0, inplace = True) 
    else: 
        df.Sex.replace(i, 1, inplace = True) 
 
for i in df.BP.values: 
    if i == 'LOW': 
        df.BP.replace(i, 0, inplace = True) 
    elif i == 'NORMAL': 
        df.BP.replace(i, 1, inplace = True) 
    elif i == 'HIGH': 
        df.BP.replace(i, 2, inplace = True) 
 
for i in df.Cholesterol.values: 
    if i == 'LOW': 
        df.Cholesterol.replace(i, 0, inplace = True) 
    else: 
        df.Cholesterol.replace(i, 1, inplace = True) 
 
print(cl(df, attrs = ['bold']))

 

输出:

 

     Age  Sex  BP  Cholesterol  Na_to_K   Drug 
0     23    1   2            1   25.355  drugY 
1     47    1   0            1   13.093  drugC 
2     47    1   0            1   10.114  drugC 
3     28    1   1            1    7.798  drugX 
4     61    1   0            1   18.043  drugY 
..   ...  ...  ..          ...      ...    ... 
195   56    1   0            1   11.567  drugC 
196   16    1   0            1   12.006  drugC 
197   52    1   1            1    9.894  drugX 
198   23    1   1            1   14.020  drugX 
199   40    1   0            1   11.349  drugX 
 
[200 rows x 6 columns]

 

我们可以观察到所有的“object”值都被处理成“binary”值来表示分类数据。例如,在胆固醇属性中,显示“低”的值被处理为0,“高”则被处理为1。现在我们准备好从数据中创建因变量和自变量。

 

步骤4:拆分数据

 

在将我们的数据处理为正确的结构之后,我们现在设置“X”(自变量),“Y”变量(因变量)。让我们用python来实现

 

Python实现:

 

X_var = df[['Sex', 'BP', 'Age', 'Cholesterol', 'Na_to_K']].values # 自变量 
y_var = df['Drug'].values # 因变量 
 
print(cl('X variable samples : {}'.format(X_var[:5]), attrs = ['bold'])) 
print(cl('Y variable samples : {}'.format(y_var[:5]), attrs = ['bold']))

 

输出:

 

X variable samples : [[ 1.     2.    23.     1.    25.355] 
 [ 1.     0.    47.     1.    13.093] 
 [ 1.     0.    47.     1.    10.114] 
 [ 1.     1.    28.     1.     7.798] 
 [ 1.     0.    61.     1.    18.043]] 
Y variable samples : ['drugY' 'drugC' 'drugC' 'drugX' 'drugY']

 

我们现在可以使用scikit learn中的“train_test_split”算法将数据分成训练集和测试集,其中包含我们定义的X和Y变量。按照代码在python中拆分数据。

 

Python实现:

 

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_var, y_var, test_size = 0.2, random_state = 0) 
 
print(cl('X_train shape : {}'.format(X_train.shape), attrs = ['bold'], color = 'black')) 
print(cl('X_test shape : {}'.format(X_test.shape), attrs = ['bold'], color = 'black')) 
print(cl('y_train shape : {}'.format(y_train.shape), attrs = ['bold'], color = 'black')) 
print(cl('y_test shape : {}'.format(y_test.shape), attrs = ['bold'], color = 'black'))

 

输出:

 

X_train shape : (160, 5) 
X_test shape : (40, 5) 
y_train shape : (160,) 
y_test shape : (40,)

 

现在我们有了构建决策树模型的所有组件。所以,让我们继续用python构建我们的模型。

 

步骤5:建立模型和预测

 

在scikit学习包提供的“DecisionTreeClassifier”算法的帮助下,构建决策树是可行的。之后,我们可以使用我们训练过的模型来预测我们的数据。最后,我们的预测结果的精度可以用“准确度”评估指标来计算。让我们用python来完成这个过程!

 

Python实现:

 

model = dtc(criterion = 'entropy', max_depth = 4) 
model.fit(X_train, y_train) 
 
pred_model = model.predict(X_test) 
 
print(cl('Accuracy of the model is {:.0%}'.format(accuracy_score(y_test, pred_model)), attrs = ['bold']))

 

输出:

 

Accuracy of the model is 88%

 

在代码的第一步中,我们定义了一个名为“model”变量的变量,我们在其中存储DecisionTreeClassifier模型。接下来,我们将使用我们的训练集对模型进行拟合和训练。之后,我们定义了一个变量,称为“pred_model”变量,其中我们将模型预测的所有值存储在数据上。最后,我们计算了我们的预测值与实际值的精度,其准确率为88%。

 

步骤6:可视化模型

 

现在我们有了决策树模型,让我们利用python中scikit learn包提供的“plot_tree”函数来可视化它。按照代码从python中的决策树模型生成一个漂亮的树图。

 

Python实现:

 

feature_names = df.columns[:5] 
target_names = df['Drug'].unique().tolist() 
 
plot_tree(model,  
          feature_names = feature_names,  
          class_names = target_names,  
          filled = True,  
          rounded = True) 
 
plt.savefig('tree_visualization.png')

 

输出:

结论

 

有很多技术和其他算法用于优化决策树和避免过拟合,比如剪枝。虽然决策树通常是不稳定的,这意味着数据的微小变化会导致最优树结构的巨大变化,但其简单性使其成为广泛应用的有力候选。在神经网络流行之前,决策树是机器学习中最先进的算法。其他一些集成模型,比如随机森林模型,比普通决策树模型更强大。

 

决策树由于其简单性和可解释性而非常强大。决策树和随机森林在用户注册建模、信用评分、故障预测、医疗诊断等领域有着广泛的应用。我为本文提供了完整的代码。

 

完整代码:

 

import pandas as pd # 数据处理 
import numpy as np # 使用数组 
import matplotlib.pyplot as plt # 可视化 
from matplotlib import rcParams # 图大小 
from termcolor import colored as cl # 文本自定义 
 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as dtc # 树算法 
from sklearn.model_selection import train_test_split # 拆分数据 
from sklearn.metrics import accuracy_score # 模型准确度 
from sklearn.tree import plot_tree # 树图 
 
rcParams['figure.figsize'] = (25, 20) 
 
df = pd.read_csv('drug.csv') 
df.drop('Unnamed: 0', axis = 1, inplace = True) 
 
print(cl(df.head(), attrs = ['bold'])) 
 
df.info() 
 
for i in df.Sex.values: 
    if i  == 'M': 
        df.Sex.replace(i, 0, inplace = True) 
    else: 
        df.Sex.replace(i, 1, inplace = True) 
 
for i in df.BP.values: 
    if i == 'LOW': 
        df.BP.replace(i, 0, inplace = True) 
    elif i == 'NORMAL': 
        df.BP.replace(i, 1, inplace = True) 
    elif i == 'HIGH': 
        df.BP.replace(i, 2, inplace = True) 
 
for i in df.Cholesterol.values: 
    if i == 'LOW': 
        df.Cholesterol.replace(i, 0, inplace = True) 
    else: 
        df.Cholesterol.replace(i, 1, inplace = True) 
 
print(cl(df, attrs = ['bold'])) 
 
X_var = df[['Sex', 'BP', 'Age', 'Cholesterol', 'Na_to_K']].values # 自变量 
y_var = df['Drug'].values # 因变量 
 
print(cl('X variable samples : {}'.format(X_var[:5]), attrs = ['bold'])) 
print(cl('Y variable samples : {}'.format(y_var[:5]), attrs = ['bold'])) 
 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_var, y_var, test_size = 0.2, random_state = 0) 
 
print(cl('X_train shape : {}'.format(X_train.shape), attrs = ['bold'], color = 'red')) 
print(cl('X_test shape : {}'.format(X_test.shape), attrs = ['bold'], color = 'red')) 
print(cl('y_train shape : {}'.format(y_train.shape), attrs = ['bold'], color = 'green')) 
print(cl('y_test shape : {}'.format(y_test.shape), attrs = ['bold'], color = 'green')) 
 
model = dtc(criterion = 'entropy', max_depth = 4) 
model.fit(X_train, y_train) 
 
pred_model = model.predict(X_test) 
 
print(cl('Accuracy of the model is {:.0%}'.format(accuracy_score(y_test, pred_model)), attrs = ['bold'])) 
 
feature_names = df.columns[:5] 
target_names = df['Drug'].unique().tolist() 
 
plot_tree(model,  
          feature_names = feature_names,  
          class_names = target_names,  
          filled = True,  
          rounded = True) 
 
plt.savefig('tree_visualization.png')

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