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决策树算法-实战篇

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上篇文章介绍了 决策树算法的理论篇 ,本节来介绍如何用决策树解决实际问题。

 

决策树是常用的机器学习算法之一,决策树模型的决策过程非常类似人类做判断的过程,比较好理解。

 

决策树可用于很多场景,比如金融风险评估,房屋价格评估,医疗辅助诊断等。

 

要使用决策树算法,我们先来介绍一下 scikit-learn 。

 

1,scikit-learn

 

scikit-learn 是基于Python 的一个机器学习库,简称为 sklearn ,其中实现了很多机器学习算法。我们可以通过 sklearn 官方手册 来学习如何使用它。

 

sklearn 自带数据集

 

要进行数据挖掘,首先得有数据。sklearn 库的 datasets 模块中自带了一些数据集,可以方便我们使用。

 

sklearn 自带数据集:

 

 

    1. 鸢尾花数据集:

load_iris

    1. ()

 

    1. 乳腺癌数据集:

load_breast_cancer

    1. ()

 

    1. 手写数字数据集:

load_digits

    1. ()

 

    1. 糖尿病数据集:

load_diabetes

    1. ()

 

    1. 波士顿房价数据集:

load_boston

    1. ()

 

    1. 体能训练数据集:

load_linnerud

    1. ()

 

    1. 葡萄酒产地数据集:

load_wine

    1. ()

 

 

冒号后边是每个数据集对应的函数,可以使用相应的函数来导入数据。

 

比如我们用如下代码导入 鸢尾花数据集 :

 

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

 

使用 dir(iris) 查看 iris 中包含哪些属性:

 

>>> dir(iris)
['DESCR', 'data', 'feature_names', 'filename', 'frame', 'target', 'target_names']

 

2,sklearn 中的决策树

 

sklearn 库的 tree 模块实现了两种决策树:

 

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
sklearn.tree.DecisionTreeRegressor

 

分类树用于预测 离散型 数值,回归树用于预测 连续性 数值。

 

sklearn 只实现了 预剪枝 ,没有实现 后剪枝 。

 

DecisionTreeClassifier 类的构造函数

 

def __init__(self, *,
       criterion="gini",
       splitter="best",
       max_depth=None,
       min_samples_split=2,
       min_samples_leaf=1,
       min_weight_fraction_leaf=0.,
       max_features=None,
       random_state=None,
       max_leaf_nodes=None,
       min_impurity_decrease=0.,
       min_impurity_split=None,
       class_weight=None,
       ccp_alpha=0.0):

 

DecisionTreeClassifier 类的构造函数中的 criterion 参数有2 个取值:

 

entropy
gini

 

其它参数可使用默认值。

 

sklearn 库中的决策分类树只实现了ID3 算法和CART 算法。

 

DecisionTreeRegressor 类的构造函数

 

def __init__(self, *,
      criterion="mse",
      splitter="best",
      max_depth=None,
      min_samples_split=2,
      min_samples_leaf=1,
      min_weight_fraction_leaf=0.,
      max_features=None,
      random_state=None,
      max_leaf_nodes=None,
      min_impurity_decrease=0.,
      min_impurity_split=None,
      ccp_alpha=0.0):

 

DecisionTreeRegressor 类的构造函数中的 criterion 参数有4 个取值:

mse :表示 均方误差 算法,为默认值。
friedman_mse :表示 费尔德曼均方误差 算法。
mae :表示 平均误差 算法。
poisson :表示 泊松偏差 算法。

其它参数可使用默认值。

 

3,构造分类树

 

我们使用 sklearn.datasets 模块中自带的 鸢尾花数据集 构造一颗决策树。

 

 

3.1,鸢尾花数据集

 

鸢尾花数据集目的是通过花瓣的长度和宽度,及花萼的长度和宽度,预测出花的品种。

 

这个数据集 包含150条数据,将鸢尾花分成了三类(每类是50条数据),分别是:

setosa ,用数字 0 表示。
versicolor ,用数字 1 表示。
virginica ,用数字 2 表示。

我们抽出3 条数据如下:

 

5.1,3.5,1.4,0.2,0
6.9,3.1,4.9,1.5,1
5.9,3.0,5.1,1.8,2

 

数据的含义:

每条数据包含5 列,列与列之间用逗号隔开。
从第1 列到第5 列,每列代表的含义是: 花萼长度 , 花萼宽度 , 花瓣长度 , 花瓣宽度 , 花的品种 。
在机器学习中,前4列称为 特征值 ,最后1列称为 目标值 。我们的目的就是用特征值预测出目标值。

将上面3 条数据,用表格表示就是:

花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度 花的品种
5.1 3.5 1.4 0.2 0
6.9 3.1 4.9 1.5 1
5.9 3.0 5.1 1.8 2

 

3.2,构造分类树

 

首先导入必要的类和函数:

 

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

 

其中:

 

DecisionTreeClassifier
load_iris()
train_test_split()
accuracy_score()

 

导入数据集:

 

iris = load_iris()   	# 准备数据集
features = iris.data	# 获取特征集
labels = iris.target    # 获取目标集

 

将数据分成 训练集 和 测试集 ,训练集用于训练模型,测试集用于测试模型的准确度。

 

train_features, test_features, train_labels, test_labels = 
	train_test_split(features, labels, test_size=0.33, random_state=0)

 

我们向 train_test_split() 函数中传递了4 个参数,分别是:

features:特征集。
labels:目标集。
test_size=0.33:测试集数据所占百分比,剩下的数据分给训练集。
random_state=0:随机数种子。

该函数返回4 个值,分别是:

train_features:训练特征集。
test_features:测试特征集。
train_labels:训练目标集。
test_labels:测试目标集。

接下来构造决策树:

 

# 用CART 算法构建分类树(你也可以使用ID3 算法构建)
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
# 用训练集拟合构造CART分类树
clf = clf.fit(train_features, train_labels)

 

上面两句代码已经在注释中说明,最终我们得到了决策树 clfclassifier 的缩写)。

 

clf 预测 测试集 test_predict 为预测结果:

 

test_predict = clf.predict(test_features)

 

计算预测结果的准确率:

 

score = accuracy_score(test_labels, test_predict)
score2 = clf.score(test_features, test_labels)
print(score, score2)

 

最终得出, sorcescore2 都为 0.96,意思就是我们训练出的模型的准确率为 96% 。

 

accuracy_score()clf.score() 都可以计算模型的准确率,但注意这两个函数的参数不同。

 

4,打印决策树

 

为了清楚的知道,我们构造出的这个决策树 cfl 到底是什幺样子,可使用 graphviz 模块将决策树画出来。

 

代码如下:

 

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz
# clf 为决策树对象
dot_data = export_graphviz(clf)
graph = graphviz.Source(dot_data)
# 生成 Source.gv.pdf 文件,并打开
graph.view()

 

为了画出决策树,除了需要安装相应的 Python 模块外,还需要安装 Graphviz 软件。

 

由上面的代码,我们得到的决策树图如下:

 

 

我们以根节点为例,来解释一下每个方框里的四行数据(叶子节点是三行数据)都是什幺意思。

 

 

四行数据所代表的含义:

第一行 X[3]<=0.75 :鸢尾花数据集的特征集有4 个属性,所以对于 X[n] 中的 n 的取值范围为 0<=n<=3X[0] 表示第1个属性, X[3] 表示第4 个属性。 X[3]<=0.75 的意思就是当 X[3] 属性的值小于等于0.75 的时候,走左子树,否则走右子树。

X[0] 表示花萼长度。
X[1] 表示花萼宽度。
X[2] 表示花瓣长度。
X[3] 表示花瓣宽度。

第二行 gini=0.666 ,表示当前的 gini 系数值。
第三行 samples=100samples 表示当前的样本数。我们知道整个数据集有150 条数据,我们选择了0.33 百分比作为测试集,那幺训练集的数据就占0.67,也就是100 条数据。根节点包含所有样本集,所以根节点的 samples 值为100。
第四行 valuevalue 表示属于该节点的每个类别的样本个数, value 是一个数组,数组中的元素之和为 samples 值。我们知道该数据集的目标集中共有3 个类别,分别为: setosaversicolorvirginica 。所以:

value[0] 表示该节点中 setosa 种类的数据量,即34。
value[1] 表示该节点中 versicolor 种类的数据量,即31。
value[2] 表示该节点中 virginica 种类的数据量,即35。

4.1,打印特征重要性

 

我们构造出来的决策树对象 clf 中,有一个 feature_importances_ 属性,如下:

 

>>> clf.feature_importances_
array([0, 0.02252929, 0.88894654, 0.08852417])

 

clf.feature_importances_ 是一个数组类型,里边的元素分别代表对应特征的重要性,所有元素之和为 1 。元素的值越大,则对应的特征越重要。

 

所以,从这个数组,我们可以知道,四个特征的重要性排序为:

花瓣长度 > 花瓣宽度 > 花萼宽度 > 花萼长度

我们可以使用下面这个函数,将该数组画成柱状图:

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# mode 是我们训练出的模型,即决策树对象
# data 是原始数据集
def plot_feature_importances(model, data):
    n_features = data.data.shape[1]
    plt.barh(range(n_features), model.feature_importances_, align='center')
    plt.yticks(np.arange(n_features), data.feature_names)
    plt.xlabel("Feature importance")
    plt.ylabel("Feature")
    plt.show()
plot_feature_importances(clf, iris)

 

下图是用 plot_feature_importances() 函数生成的柱状图( 红字是我添加的 ),从图中可以清楚的看出每个特种的重要性。

 

从该图中也可以看出,为什幺决策树的根节点的特征是 X[3]

 

5,构造回归树

 

我们已经用 鸢尾花数据集 构造了一棵分类树,下面我们用 波士顿房价数据集 构造一颗回归树。

 

来看几条数据:

 

 

首先,我们认为房价是有很多因素影响的,在这个数据集中,影响房价的因素有13 个:

 

 

    1. “CRIM”,人均犯罪率。

 

    1. “ZN”,住宅用地占比。

 

    1. “INDUS”,非商业用地占比。

 

    1. “CHAS”,查尔斯河虚拟变量,用于回归分析。

 

    1. “NOX”,环保指数。

 

    1. “RM”,每个住宅的房间数。

 

    1. “AGE”,1940 年之前建成的房屋比例。

 

    1. “DIS”,距离五个波士顿就业中心的加权距离。

 

    1. “RAD”,距离高速公路的便利指数。

 

    1. “TAX”,每一万美元的不动产税率。

 

    1. “PTRATIO”,城镇中教师学生比例。

 

    1. “B”,城镇中黑人比例。

 

    1. “LSTAT”,地区有多少百分比的房东属于是低收入阶层。

 

 

数据中的最后一列的数据是房价:

 

 

    1. “MEDV” ,自住房屋房价的中位数。

 

 

因为房价是一个连续值,而不是离散值,所以需要构建一棵 回归树 。

 

下面对数据进行建模,构造回归树使用 DecisionTreeRegressor 类:

 

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error
# 准备数据集
boston = load_boston()
# 获取特征集和房价
features = boston.data
prices = boston.target
# 随机抽取33% 的数据作为测试集,其余为训练集
train_features, test_features, train_price, test_price = 
    train_test_split(features, prices, test_size=0.33)
# 创建CART回归树
dtr = DecisionTreeRegressor()
# 拟合构造CART回归树
dtr.fit(train_features, train_price)
# 预测测试集中的房价
predict_price = dtr.predict(test_features)
# 测试集的结果评价
print('回归树准确率:', dtr.score(test_features, test_price)) 
print('回归树r2_score:', r2_score(test_price, predict_price)) 
print('回归树二乘偏差均值:', mean_squared_error(test_price, predict_price))
print('回归树绝对值偏差均值:', mean_absolute_error(test_price, predict_price))

 

最后四行代码是计算模型的准确度,这里用了4 种方法,输出如下:

 

回归树准确率: 0.7030833400349499
回归树r2_score: 0.7030833400349499
回归树二乘偏差均值: 28.40730538922156
回归树绝对值偏差均值: 3.6275449101796404

 

需要注意,回归树与分类树预测准确度的方法不一样:

dtr.score ():与分类树类似,不多说。
r2_score ():表示R 方误差,结果与 dtr.score () 一样,取值范围是0 到1。
mean_squared_error ():表示均方误差,数值越小,代表准确度越高。
mean_absolute_error ():表示平均绝对误差,数值越小,代表准确度越高。

可以用下面代码,将构建好的决策树画成图:

 

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz
# dtr 为决策树对象
dot_data = export_graphviz(dtr)
graph = graphviz.Source(dot_data)
# 生成 Source.gv.pdf 文件,并打开
graph.view()

 

这棵二叉树比较大,你可以自己生成看一下。

 

再来执行下面代码,看下特征重要性:

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# mode 是我们训练出的模型,即决策树对象
# data 是原始数据集
def plot_feature_importances(model, data):
    n_features = data.data.shape[1]
    plt.barh(range(n_features), model.feature_importances_, align='center')
    plt.yticks(np.arange(n_features), data.feature_names)
    plt.xlabel("Feature importance")
    plt.ylabel("Feature")
    plt.show()
plot_feature_importances(dtr, boston)

 

从生成的柱状图,可以看到 LSTAT 对房价的影响最大:

6,关于数据准备

 

本文中用到的数据是sklearn 中自带的数据,数据完整性比较好,所以我们没有对数据进行预处理。实际项目中,可能数据比较杂乱,所以在构建模型之前,先要对数据进行预处理。

 

 

要对数据有个清楚的认识,每个特征的含义。如果有特别明显的特征对我们要预测的目标集没有影响,则要将这些数据从训练集中删除。

 

如果某些特征有数据缺失,需要对数据进行补全,可以使用着名的 Pandas 模块对数据进行预处理。如果某特征的数据缺失严重,则应该将其从训练集中删除。对于需要补全的值:

如果缺失的值是离散型数据,可以用出现次数最多的值去补全缺失值。
如果缺失的值是连续型数据,可以用该特征的平均值去补全缺失值。

如果某些特征的值是字符串类型数据,则需要将这些数据转为数值型数据。

可以使用 sklearn.feature_extraction 模块中的 DictVectorizer 类来处理(转换成数字 0/1 )。

在测试模型的准确率时,如果测试集中只有特征值没有目标值,就不好对测试结果进行验证。此时有两种方法来测试模型准确率:

在构造模型之前,用 train_test_split () 函数将原始数据集(含有目标集)拆分成训练集和测试集。
使用 sklearn.model_selection 模块中的 cross_val_score 函数进行 K 折交叉验证 来计算准确率。

 

K 折交叉验证 原理很简单

 

 

    1. 将数据集平均分成K 个等份,

K

    1. 一般取

10

 

    1. 使用K 份中的1 份作为测试数据,其余为训练数据,然后进行准确率计算。

 

    1. 进行多次以上步骤,求平均值。

 

 

7,总结

 

本篇文章介绍了如何用决策树来处理实际问题。主要介绍了以下知识点:

sklearn 是基于 Python 的一个机器学习库。
sklearn.datasets 模块中有一些自带数据集供我们使用。
sklearn.tree 中的两个类来构建分类树和回归树:

DecisionTreeClassifier
DecisionTreeRegressor

分别介绍了两个类的构造函数中的 criterion 参数的含义。
介绍了几个重要函数的用途:

train_test_split () 函数用于拆分数据集。
o.fit () 用于拟合决策树。( o 表示决策树对象)
o.predict () 用于预测数据。
o.score () 用于给模型的准确度评分。
accuracy_score () 函数用于给分类树模型评分。
r2_score () 函数用于给回归树模型评分。
mean_squared_error () 函数用于给回归树模型评分。
mean_absolute_error () 函数用于给回归树模型评分。

介绍了如何给决策树画图。
介绍了如何给特征重要性画图。

(本节完。)

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