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python机器学习实战(二)

这篇notebook是关于机器学习监督学习中的 决策树算法 ,内容包括决策树算法的 构造过程 ,使用 matplotlib库绘制树形图 以及使用 决策树预测隐形眼睛类型 . 操作系统:ubuntu14.04(win也ok) 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码 notebook writer —-方阳

 

注意事项:在这里说一句,默认环境python2.7的notebook,用python3.6的会出问题,还有我的目录可能跟你们的不一样,你们自己跑的时候记得改目录,我会把notebook和代码以及数据集放到结尾的百度云盘,方便你们下载!

 

决策树原理:不断通过数据集的特征来划分数据集,直到遍历所有划分数据集的属性,或每个分支下的实例都具有相同的分类,决策树算法停止运行。

 

决策树的优缺点及适用类型:

优点 :计算复杂度不高, 输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。
缺点 :可能会产生过度匹配问题。

适用数据类型:数值型和标称型。

 

先举一个小例子,让你了解决策树是干嘛的,简单来说,决策树算法就是一种基于特征的分类器,拿邮件来说吧,试想一下,邮件的类型有很多种,有需要及时处理的邮件,无聊时观看的邮件,垃圾邮件等等,我们需要去区分这些,比如根据邮件中出现里你的名字还有你朋友的名字,这些特征就会就可以将邮件分成两类,需要及时处理的邮件和其他邮件,这时候在分类其他邮件,例如邮件中出现buy,money等特征,说明这是垃圾推广文件,又可以将其他文件分成无聊是观看的邮件和垃圾邮件了。

 

1.决策树的构造

 

1.1 信息增益

 

试想一下,一个数据集是有多个特征的,我们该从那个特征开始划分呢,什幺样的划分方式会是最好的?

 

我们知道划分数据集的大原则是将无序的数据变得更加有序,这样才能分类得更加清楚,这里就提出了一种概念,叫做信息增益,它的定义是在划分数据集之前之后信息发生的变化,变化越大,证明划分得越好,所以在划分数据集的时候,获得增益最高的特征就是最好的选择。

 

这里又会扯到另一个概念,信息论中的熵,它是集合信息的度量方式,熵变化越大,信息增益也就越大。信息增益是熵的减少或者是数据无序度的减少.

 

一个符号x在信息论中的信息定义是 l(x)= -log(p(x)) ,这里都是以2为底,不再复述。

 

则熵的计算公式是 H =-∑p(xi)log(p(xi)) (i=1,2,..n)

 

下面开始实现给定数据集,计算熵。

 

参考代码:

 

from math import log         #we use log function to calculate the entropy
import operator

 

def calcShannonEnt(dataSet):
    numEntries = len(dataSet)
    labelCounts = {}
    for featVec in dataSet: #the the number of unique elements and their occurance
        currentLabel = featVec[-1]
        if currentLabel not in labelCounts.keys(): labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1
    shannonEnt = 0.0
    for key in labelCounts:
        prob = float(labelCounts[key])/numEntries
        shannonEnt -= prob * log(prob,2)     #log base 2
    return shannonEnt

 

程序思路:

首先计算数据集中实例的总数,由于代码中多次用到这个值,为了提高代码效率,我们显式地声明一个变量保存实例总数。
然后 ,创建一个数据字典labelCounts,它的键值是最后一列(分类的结果)的数值.如果当前键值不存在,则扩展字典并将当前键值加入字典。每个键值都记录了当前类别出现的次数。
最后 , 使用所有类标签的发生频率计算类别出现的概率。我们将用这个概率计算香农熵。

让我们来测试一下,先自己定义一个数据集。

 

下表的数据包含 5 个海洋动物,特征包括:不浮出水面是否可以生存,以及是否有脚蹼。我们可以将这些动物分成两类: 鱼类和非鱼类。

根据上面的表格,我们可以定义一个createDataSet函数。

 

参考代码如下:

 

def createDataSet():
     dataSet = [[1, 1, 'yes'],
                [1, 1, 'yes'],
                [1, 0, 'no'],
                [0, 1, 'no'],
                [0, 1, 'no']]
     labels = ['no surfacing','flippers']
     #change to discrete values
     return dataSet, labels

 

把所有的代码都放在trees.py中(以下在jupyter)

 

cd /home/fangyang/桌面/machinelearninginaction/Ch03

 

/home/fangyang/桌面/machinelearninginaction/Ch03

 

import trees myDat, labels = trees.createDataSet() myDat #old data set [[1, 1, ‘yes’], [1, 1, ‘yes’], [1, 0, ‘no’], [0, 1, ‘no’], [0, 1, ‘no’]] labels [‘no surfacing’, ‘flippers’] trees.calcShannonEnt(myDat) #calculate the entropy 0.9709505944546686 myDat[0][-1]='maybe' #change the result ,and look again the entropy myDat #new data set [[1, 1, ‘maybe’], [1, 1, ‘yes’], [1, 0, ‘no’], [0, 1, ‘no’], [0, 1, ‘no’]] trees.calcShannonEnt(myDat) # the new entropy 1.3709505944546687

 

我们可以看到当结果分类改变,熵也发生里变化,主要是因为最后的结果发生里改变,相应的概率也发生了改变,根据公式,熵也会改变。

 

1.2 划分数据集

 

前面已经得到了如何去求信息熵的函数,但我们的划分是以哪个特征划分的呢,不知道,所以我们还要写一个以给定特征划分数据集的函数。

 

参考代码如下:

 

def splitDataSet(dataSet, axis, value):
     retDataSet = []
     for featVec in dataSet:
         if featVec[axis] == value:
             reducedFeatVec = featVec[:axis]     #chop out axis used for splitting
             reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])
             retDataSet.append(reducedFeatVec)
     return retDataSet

 

函数的三个输人参数:待划分的数据集(dataSet)、划分数据集的特征(axis)、特征的返回值(value)。输出是划分后的数据集(retDataSet)。

 

小知识:python语言在函数中传递的是列表的引用 ,在函数内部对列表对象的修改, 将会影响该列表对象的整个生存周期。为了消除这个不良影响 ,我们需要在函数的开始声明一个新列表对象。 因为该函数代码在同一数据集上被调用多次,为了不修改原始数据集,创建一个新的列表对象retDataSet。

 

这个函数也挺简单的,根据axis的值所指的对象来进行划分数据集,比如axis=0,就按照第一个特征来划分,featVec[:axis]就是空,下面经过一个extend函数,将featVec[axis+1:]后面的数存到reduceFeatVec中,然后通过append函数以列表的形式存到retDataSet中。

 

这里说一下entend和append函数的功能,举个例子吧。

 

a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
a.append(b)

 

a

 

[1, 2, 3, [4, 5, 6]]

 

a=[1,2,3]
a.extend(b)

 

a

 

[1, 2, 3, 4, 5, 6] 可见append函数是直接将b的原型导入a中,extend是将b中的元素导入到a中 下面再来测试一下 myDat, labels = trees.createDataSet() #initialization myDat [[1, 1, ‘yes’], [1, 1, ‘yes’], [1, 0, ‘no’], [0, 1, ‘no’], [0, 1, ‘no’]] trees.splitDataSet(myDat,0,1) #choose the first character to split the dataset [[1, ‘yes’], [1, ‘yes’], [0, ‘no’]] trees.splitDataSet(myDat,0,0)# change the value ,look the difference of previous results [[1, ‘no’], [1, ‘no’]]

 

好了,我们知道了怎样以某个特征划分数据集了,但我们需要的是最好的数据集划分方式,所以要结合前面两个函数,计算以每个特征为划分方式,相应最后的信息熵,我们要找到最大信息熵,它所对应的特征就是我们要找的最好划分方式。所以有了函数chooseBestFeatureToSpilt 参考代码如下:

 

def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
      numFeatures = len(dataSet[0]) - 1      #the last column is used for the labels
      baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet) #calculate the original entropy 
      bestInfoGain = 0.0; bestFeature = -1
      for i in range(numFeatures):        #iterate over all the features
          featList = [example[i] for example in dataSet]#create a list of all the examples of this feature
          uniqueVals = set(featList)       #get a set of unique values
          newEntropy = 0.0
          for value in uniqueVals:
             subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)
             prob = len(subDataSet)/float(len(dataSet))
             newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet)     
         infoGain = baseEntropy - newEntropy     #calculate the info gain; ie reduction in entropy
         if (infoGain > bestInfoGain):       #compare this to the best gain so far
             bestInfoGain = infoGain         #if better than current best, set to best
             bestFeature = i
     return bestFeature                      #returns an integer

 

这个函数就是把前面两个函数整合起来了,先算出特征的数目,由于最后一个是标签,不算特征,所以以数据集长度来求特征数时,要减1。然后求原始的信息熵,是为了跟新的信息熵,进行比较,选出变化最大所对应的特征。这里有一个双重循环,外循环是按特征标号进行循环的,下标从小到大,featList是特征标号对应下的每个样本的值,是一个列表,而uniqueVals是基于这个特征的所有可能的值的集合,内循环做的是以特征集合中的每一个元素作为划分,最后求得这个特征下的平均信息熵,然后原始的信息熵进行比较,得出信息增益,最后的if语句是要找到最大信息增益,并得到最大信息增益所对应的特征的标号。

 

现在来测试测试

 

import trees
myDat, labels = trees.createDataSet()
trees.chooseBestFeatureToSplit(myDat)   #return the index of best character to split

 

0

 

1.3 递归构建决策树

 

好了,到现在,我们已经知道如何基于最好的属性值去划分数据集了,现在进行下一步,如何去构造决策树

 

决策树的实现原理:得到原始数据集, 然后基于最好的属性值划分数据集,由于特征值可能多于两个,因此可能存在大于两个分支的数据集划分。第一次划分之后, 数据将被向下传递到树分支的下一个节点, 在这个节点上 ,我们可以再次划分数据。因此我们可以采用递归的原则处理数据集。

 

递归结束的条件是:程序遍历完所有划分数据集的属性, 或者每个分支下的所有实例都具有相同的分类。

 

这里先构造一个majorityCnt函数,它的作用是返回出现次数最多的分类名称,后面会用到

 

def majorityCnt(classList):
    classCount={}
    for vote in classList:
        if vote not in classCount.keys(): classCount[vote] = 0
        classCount[vote] += 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

 

这个函数在实战一中的一个函数是一样的,复述一遍,classCount定义为存储字典,每当,由于后面加了1,所以每次出现键值就加1,就可以就算出键值出现的次数里。最后通过sorted函数将classCount字典分解为列表,sorted函数的第二个参数导入了运算符模块的itemgetter方法,按照第二个元素的次序(即数字)进行排序,由于此处reverse=True,是逆序,所以按照从大到小的次序排列。

 

让我们来测试一下

 

import numpy as np
classList = np.array(myDat).T[-1]

 

classList

 

array([‘yes’, ‘yes’, ‘no’, ‘no’, ‘no’], dtype=’|S21′)

 

majorityCnt(classList)    #the number of 'no' is 3, 'yes' is 2,so return 'no'

 

‘no’ 接下来是创建决策树函数

 

代码如下:

 

def createTree(dataSet,labels):
      classList = [example[-1] for example in dataSet]
      if classList.count(classList[0]) == len(classList): 
          return classList[0]#stop splitting when all of the classes are equal
      if len(dataSet[0]) == 1: #stop splitting when there are no more features in dataSet
          return majorityCnt(classList)
      bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
      bestFeatLabel = labels[bestFeat]
      myTree = {bestFeatLabel:{}}
     del(labels[bestFeat])              #delete the best feature , so it can find the next best feature
     featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet] 
     uniqueVals = set(featValues)
     for value in uniqueVals:
         subLabels = labels[:]       #copy all of labels, so trees don't mess up existing labels
         myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value),subLabels)
     return myTree

 

前面两个if语句是判断分类是否结束,当所有的类都相等时,也就是属于同一类时,结束再分类,又或特征全部已经分类完成了,只剩下最后的class,也结束分类。这是判断递归结束的两个条件。一般开始的时候是不会运行这两步的,先选最好的特征,使用 chooseBestFeatureToSplit函数得到最好的特征,然后进行分类,这里创建了一个大字典myTree,它将决策树的整个架构全包含进去,这个等会在测试的时候说,然后对数据集进行划分,用splitDataSet函数,就可以得到划分后新的数据集,然后再进行createTrees函数,直到递归结束。

 

来测试一下

 

myTree = trees.createTree(myDat,labels)

 

myTree

 

{‘no surfacing’: {0: ‘no’, 1: {‘flippers’: {0: ‘no’, 1: ‘yes’}}}}

 

再来说说上面没详细说明的大字典,myTree是特征是‘no surfacing’,根据这个分类,得到两个分支‘0’和‘1‘,‘0’分支由于全是同一类就递归结束里,‘1’分支不满足递归结束条件,继续进行分类,它又会生成它自己的字典,又会分成两个分支,并且这两个分支满足递归结束的条件,所以返回‘no surfacing’上的‘1’分支是一个字典。这种嵌套的字典正是决策树算法的结果,我们可以使用它和Matplotlib来进行画决策

 

1.4 使用决策树执行分类

 

这个就是将测试合成一个函数,定义为classify函数

 

参考代码如下:

 

def classify(inputTree,featLabels,testVec):
    firstStr = inputTree.keys()[0]
     secondDict = inputTree[firstStr]
     featIndex = featLabels.index(firstStr)
     key = testVec[featIndex]
     valueOfFeat = secondDict[key]
     if isinstance(valueOfFeat, dict): 
         classLabel = classify(valueOfFeat, featLabels, testVec)
     else: classLabel = valueOfFeat
     return classLabel

 

这个函数就是一个根据决策树来判断新的测试向量是那种类型,这也是一个递归函数,拿上面决策树的结果来说吧。

 

{‘no surfacing’: {0: ‘no’, 1: {‘flippers’: {0: ‘no’, 1: ‘yes’}}}},这是就是我们的inputTree,首先通过函数的第一句话得到它的第一个bestFeat,也就是‘no surfacing’,赋给了firstStr,secondDict就是‘no surfacing’的值,也就是 {0: ‘no’, 1: {‘flippers’: {0: ‘no’, 1: ‘yes’}}},然后用index函数找到firstStr的标号,结果应该是0,根据下标,把测试向量的值赋给key,然后找到对应secondDict中的值,这里有一个isinstance函数,功能是第一个参数的类型等于后面参数的类型,则返回true,否则返回false,testVec列表第一位是1,则valueOfFeat的值是 {0: ‘no’, 1: ‘yes’},是dict,则递归调用这个函数,再进行classify,知道不是字典,也就最后的结果了,其实就是将决策树过一遍,找到对应的labels罢了。

 

这里有一个小知识点,在jupyter notebook中,显示绿色的函数,可以通过下面查询它的功能,例如

 

isinstance?     #run it , you will see a below window which is used to introduce this function

 

让我们来测试测试

 

trees.classify(myTree,labels,[1,0])

 

‘no’

 

trees.classify(myTree,labels,[1,1])

 

‘yes’

 

1.5 决策树的存储

 

构造决策树是很耗时的任务,即使处理很小的数据集, 如前面的样本数据, 也要花费几秒的时间 ,如果数据集很大,将会耗费很多计算时间。然而用创建好的决策树解决分类问题,可以很快完成。因此 ,为了节省计算时间,最好能够在每次执行分类时调用巳经构造好的决策树。

 

解决方案:使用pickle模块存储决策树

 

参考代码:

 

def storeTree(inputTree,filename):
    import pickle
    fw = open(filename,'w')
    pickle.dump(inputTree,fw)
    fw.close()
    
def grabTree(filename):
    import pickle
    fr = open(filename)
    return pickle.load(fr)

 

就是将决策树写到文件中,用的时候在取出来,测试一下就明白了

 

trees.storeTree(myTree,'classifierStorage.txt')   #run it ,store the tree

 

trees.grabTree('classifierStorage.txt')

 

{‘no surfacing’: {0: ‘no’, 1: {‘flippers’: {0: ‘no’, 1: ‘yes’}}}} 决策树的构造部分结束了,下面介绍怎样绘制决策树

 

2. 使用Matplotlib注解绘制树形图

 

前面我们看到决策树最后输出是一个大字典,非常丑陋,我们想让它更有层次感,更加清晰,最好是图形状的,于是,我们要Matplotlib去画决策树。

 

2.1 Matplotlib注解

 

Matplotlib提供了一个注解工具annotations,它可以在数据图形上添加文本注释。

 

创建一个treePlotter.py文件来存储画图的相关函数.

 

首先是使用文本注解绘制树节点,参考代码如下:

 

import matplotlib.pyplot as plt
 decisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8")
 leafNode = dict(boxstyle="round4", fc="0.8")
 arrow_args = dict(arrowstyle="<-")
 def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType):
    createPlot.ax1.annotate(nodeTxt, xy=parentPt,  xycoords='axes fraction',\
             xytext=centerPt, textcoords='axes fraction',\
             va="center", ha="center", bbox=nodeType, arrowprops=arrow_args )
     
def createPlot1():
    fig = plt.figure(1, facecolor='white')
    fig.clf()
    createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False) #ticks for demo puropses 
    plotNode('a decision node', (0.5, 0.1), (0.1, 0.5), decisionNode)
    plotNode('a leaf node', (0.8, 0.1), (0.3, 0.8), leafNode)
    plt.show()

 

前面三行是定义文本框和箭头格式,decisionNode是锯齿形方框,文本框的大小是0.8,leafNode是4边环绕型,跟矩形类似,大小也是4,arrow_args是指箭头,我们在后面结果是会看到这些东西,这些数据以字典类型存储。第一个plotNode函数的功能是绘制带箭头的注解,输入参数分别是文本框的内容,文本框的中心坐标,父结点坐标和文本框的类型,这些都是通过一个createPlot.ax1.annotate函数实现的,create.ax1是一个全局变量,这个函数不多将,会用就行了。第二个函数createPlot就是生出图形,也没什幺东西,函数第一行是生成图像的画框,横纵坐标最大值都是1,颜色是白色,下一个是清屏,下一个就是分图,111中第一个1是行数,第二个是列数,第三个是第几个图,这里就一个图,跟matlab中的一样,matplotlib里面的函数都是和matlab差不多。

 

来测试一下吧

 

reset -f   #clear all the module and data

 

cd 桌面/machinelearninginaction/Ch03

 

/home/fangyang/桌面/machinelearninginaction/Ch03

 

import treePlotter
import matplotlib.pyplot as plt

 

treePlotter.createPlot1()

2.2 构造注解树

 

绘制一棵完整的树需要一些技巧。我们虽然有 x 、y 坐标,但是如何放置所有的树节点却是个问题,我们必须知道有多少个叶节点,以便可以正确确定x轴的长度;我们还需要知道树有多少层,以便可以正确确定y轴的高度。这里定义了两个新函数getNumLeafs()和getTreeDepth(),以求叶节点的数目和树的层数。

 

参考代码:

 

def getNumLeafs(myTree):
    numLeafs = 0
    firstStr = myTree.keys()[0]
     secondDict = myTree[firstStr]
    for key in secondDict.keys():
        if type(secondDict[key]).__name__=='dict':#test to see if the nodes are dictonaires, if not they are leaf nodes
            numLeafs += getNumLeafs(secondDict[key])
        else:   numLeafs +=1
    return numLeafs
def getTreeDepth(myTree):
    maxDepth = 0
    firstStr = myTree.keys()[0]
    secondDict = myTree[firstStr]
    for key in secondDict.keys():
        if type(secondDict[key]).__name__=='dict':#test to see if the nodes are dictonaires, if not they are leaf nodes
            thisDepth = 1 + getTreeDepth(secondDict[key])
        else:   thisDepth = 1
        if thisDepth > maxDepth: maxDepth = thisDepth
    return maxDepth

 

我们可以看到两个方法有点似曾相识,没错,我们在进行决策树分类测试时,用的跟这个几乎一样,分类测试中的isinstance函数换了一种方式去判断,递归依然在,不过是每递归依次,高度增加1,叶子数同样是检测是否为字典,不是字典则增加相应的分支。

 

这里还写了一个函数retrieveTree,它的作用是预先存储的树信息,避免了每次测试代码时都要从数据中创建树的麻烦

 

参考代码如下

 

def retrieveTree(i):
    listOfTrees =[{'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}},
                  {'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: {'head': {0: 'no', 1: 'yes'}}, 1: 'no'}}}}
                  ]
    return listOfTrees[i]

 

这个没什幺好说的,就是把决策树的结果存在一个函数中,方便调用,跟前面的存储决策树差不多。

 

有了前面这些基础后,我们就可以来画树了。

 

参考代码如下:

 

def plotMidText(cntrPt, parentPt, txtString):
    xMid = (parentPt[0]-cntrPt[0])/2.0 + cntrPt[0]
    yMid = (parentPt[1]-cntrPt[1])/2.0 + cntrPt[1]
    createPlot.ax1.text(xMid, yMid, txtString, va="center", ha="center", rotation=30)
def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):#if the first key tells you what feat was split on
    numLeafs = getNumLeafs(myTree)  #this determines the x width of this tree
    depth = getTreeDepth(myTree)
    firstStr = myTree.keys()[0]     #the text label for this node should be this
    cntrPt = (plotTree.xOff + (1.0 + float(numLeafs))/2.0/plotTree.totalW, plotTree.yOff)
    plotMidText(cntrPt, parentPt, nodeTxt)
    plotNode(firstStr, cntrPt, parentPt, decisionNode)
    secondDict = myTree[firstStr]
    plotTree.yOff = plotTree.yOff - 1.0/plotTree.totalD
    for key in secondDict.keys():
        if type(secondDict[key]).__name__=='dict':#test to see if the nodes are dictonaires, if not they are leaf nodes   
            plotTree(secondDict[key],cntrPt,str(key))        #recursion
        else:   #it's a leaf node print the leaf node
            plotTree.xOff = plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalW
           plotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, leafNode)
           plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key))
   plotTree.yOff = plotTree.yOff + 1.0/plotTree.totalD
#if you do get a dictonary you know it's a tree, and the first element will be another dict
def createPlot(inTree):
   fig = plt.figure(1, facecolor='white')
    fig.clf()
    axprops = dict(xticks=[], yticks=[])
    createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False, **axprops)    
    plotTree.totalW = float(getNumLeafs(inTree))
    plotTree.totalD = float(getTreeDepth(inTree))
    plotTree.xOff = -0.5/plotTree.totalW; plotTree.yOff = 1.0;
    plotTree(inTree, (0.5,1.0), '')
    plt.show()

 

第一个函数是在父子节点中填充文本信息,函数中是将父子节点的横纵坐标相加除以2,上面写得有一点点不一样,但原理是一样的,然后还是在这个中间坐标的基础上添加文本,还是用的是 createPlot.ax1这个全局变量,使用它的成员函数text来添加文本,里面是它的一些参数。

 

第二个函数是关键,它调用前面我们说过的函数,用树的宽度用于计算放置判断节点的位置 ,主要的计算原则是将它放在所有叶子节点的中间,而不仅仅是它子节点的中间,根据高度就可以平分坐标系了,用坐标系的最大值除以高度,就是每层的高度。这个plotTree函数也是个递归函数,每次都是调用,画出一层,知道所有的分支都不是字典后,才算画完。每次检测出是叶子,就记录下它的坐标,并写出叶子的信息和父子节点间的信息。plotTree.xOff和plotTree.yOff是用来追踪已经绘制的节点位置,以及放置下一个节点的恰当位置。

 

第三个函数我们之前介绍介绍过一个类似,这个函数调用了plotTree函数,最后输出树状图,这里只说两点,一点是全局变量plotTree.totalW存储树的宽度 ,全 局变量plotTree.totalD存储树的深度,还有一点是plotTree.xOff和plotTree.yOff是在这个函数这里初始化的。

 

最后我们来测试一下

 

cd 桌面/machinelearninginaction/Ch03

 

/home/fangyang/桌面/machinelearninginaction/Ch03

 

import treePlotter
myTree = treePlotter.retrieveTree(0)
treePlotter.createPlot(myTree)

改变标签,重新绘制图形

 

myTree['no surfacing'][3] = 'maybe'
treePlotter.createPlot(myTree)

至此,用matplotlib画决策树到此结束。

 

3 使用决策树预测眼睛类型

 

隐形眼镜数据集是非常着名的数据集 , 它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型 。隐形眼镜类型包括硬材质 、软材质以及不适合佩戴 隐形眼镜 。数据来源于UCI数据库 ,为了更容易显示数据 , 将数据存储在源代码下载路径的文本文件中。

 

进行测试

 

import trees
lensesTree = trees.createTree(lenses,lensesLabels)
fr = open('lenses.txt')
lensesTree = trees.createTree(lenses,lensesLabels)
lenses = [inst.strip().split('\t') for inst in fr.readlines()]
lensesLabels = ['age' , 'prescript' , 'astigmatic','tearRate']
lensesTree = trees.createTree(lenses,lensesLabels)

 

lensesTree

 

{‘tearRate’: {‘normal’: {‘astigmatic’: {‘no’: {‘age’: {‘pre’: ‘soft’, ‘presbyopic’: {‘prescript’: {‘hyper’: ‘soft’, ‘myope’: ‘no lenses’}}, ‘young’: ‘soft’}}, ‘yes’: {‘prescript’: {‘hyper’: {‘age’: {‘pre’: ‘no lenses’, ‘presbyopic’: ‘no lenses’, ‘young’: ‘hard’}}, ‘myope’: ‘hard’}}}}, ‘reduced’: ‘no lenses’}}

 

这样看,非常乱,看不出什幺名堂,画出决策树树状图看看

 

treePlotter.createPlot(lensesTree)

这就非常清楚了,但还是有一个问题,决策树非常好地匹配了实验数据,然而这些匹配选项可能太多了,我们将这种问题称之为过度匹配(overfitting),为了减少过度匹配问题,我们可以裁剪决策树,去掉一些不必要的叶子节点。如果叶子节点只能增加少许信息, 则可以删除该节点, 将它并人到其他叶子节点中,这个将在后面讨论吧!

 

结尾

 

这篇notebook写了两天多,接近三天,好累,希望这篇关于决策树的博客能够帮助到你,如果发现错误,还望不吝指教,谢谢!

 

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