小白学python-决策树和随机森林
决策树:
定义:决策树思想的来源非常朴素,程序设计中的条件分支结构就是if-then结构,最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法
信息的度量和作用:
比特:通信数学原理,奠定现代信息论的基础
信息熵:
信息和消除不确定性是相联系的
信息增益:
决策树的划分依据
信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不正确性减少的程度
sklearn决策树API: class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None)
•决策树分类器
•criterion:默认是’gini’系数,也可以选择信息增益的熵’entropy’
•max_depth:树的深度大小
•random_state:随机数种子
•method:
•decision_path:返回决策树的路径
其他分类依据:
ID3:信息增益 最大的准则
C4.5:信息增益比 最大的准则
CART:
回归树:平方误差最小
分类树:肯尼系数 最小的准则 在 sklearn中可以选择划分的原则
决策树案例:
决策树的流程:
1、pd读取数据
2、选择有影响的特征,处理缺失值
3、进行特征工程,pd转换字典,特征抽取(x_train.to_dict(orient="records"))
4、决策树估计器流程
决策树的结构、本地保存:
1、sklearn.tree.export_graphviz() 该函数导出DOT格式:tree.export_graphviz(estimator,out_file='tree.dot’,feature_names=[‘’,’’])
2、工具:安装graphviz(能够将dot文件转化成pdf、png)
3、运行命令:dot -Tpng tree.dot -o tree.png
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn import tree
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.tree import export_graphviz
df = pd.read_csv('F:\\python\\python docment\\Titanic\\train.csv')
df.Age.fillna(df.Age.mean(),inplace=True)
print(df.head())
print(df.info())
print(df.Age.mean())
print(df.Age.median())
le = LabelEncoder()
le.fit(df['Sex'])
#用离散值转化标签值
df['Sex'] = le.transform(df['Sex'])
print(df.Sex)
#建模预测
features = ["Pclass","Sex","Age","SibSp","Parch"]
X = df[features]
y = df['Survived']
dt = tree.DecisionTreeClassifier()
score = cross_val_score(dt,X,y,cv=5,scoring='accuracy')
import numpy as np
print(np.mean(score))
#决策树可视化
dt.fit(X,y)
with open("F:/python/python docment/Titanic.dot",'w') as f:f = export_graphviz(dt,feature_names=['Pcalss','Sex','Age','SibSp','Parch'],out_file=f)
决策树的优缺点:
优点:
1、简单的理解和解释,树木可视化
2、需要较少的数据准备,其他技术通常需要数据归一化
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
改进:
1、剪枝cart算法(决策树API已经实现)
2、随机森林(准确率比较高)
随机森林:
定义:包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定
集成学习方法:
集成学习通过建立多个模型组合的来解决单一预测问题,她的工作原理就是生成多个分类器/模型,各自独立地学习和做出预测。这些预测最后结合成单预测,因此由于任何一个单分类的做出预测
单个树建立过程:(N个样本,M个特征)
1、随机在N个样本中选择一个样本,重复N次,样本有可能重复
2、随机在M个特征中选出m个特征
3、随机又放回的抽样(boot)
API:class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion=’gini’max_depth=None, bootstrap=True, random_state=None)
随机森林:
n_estimator决策树的数量
maxx_depth:每课书的深度限制
案例分析:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import pandas as pd
import numpy as np
def decision():#获取数据titan = pd.read_csv("F:\\python\\python docment\\Titanic\\train.csv")#处理数据,找出特征值和目标值x = titan[['Pclass', 'Age', 'Sex']]y = titan['Survived']#缺失值处理x['Age'].fillna(x['Age'].mean(), inplace=True)#分割数据到训练集和测试集x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)#进行处理特征工程dict = DictVectorizer(sparse=False)x_train = dict.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records"))x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient="records"))print(x_train)#随机森林的结构rf = RandomForestClassifier()param = {"n_estimators": [120,200,300,500,800,1200],"max_depth": [5,8,15,30]}#网格搜索与交叉验证gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param,cv=5)gc.fit(x_train,y_train)print("准确率:",gc.score(x_test,y_test))print("查看选择的参数模型",gc.best_params_)return None
if __name__ == "__main__":decision()
随机森林的优点:
1、在当前所有算法中,具有极好的准确率
2、能够有效运行在大数据集上
3、能够处理具有较高维度的输入样本,而且不需要降维
4、能够评估各个特征在分类问题上的重要性
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