决策树与随机森林

文章目录

决策树与随机森林
- 一、知识概要（一）
- 二、决策树使用的算法
- 三、sklearn决策树API
- 四、决策树的案例
- - 1. 数据清洗
  - 2. 特征工程
  - 3. 调用决策树API
- 五、集成学习方法-随机森林
- - 1. 知识概要（二）
  - 2. 集成学习API
  - 3. 随机森林的案例

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from sklearn import tree  # 导入决策树
from sklearn.datasets import load_iris  # 导入datasets创建数组

一、知识概要（一）

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。

信息熵：H=−(p1logp1+p2logp2+...p3logp3)H = -(p_1logp_1+p_2logp_2+...p_3logp_3)H=−(p1logp1+p2logp2+...p3logp3)

H称之为信息熵，单位为比特。

32支球队，log32=5比特;64支球队，log64=6比特

当这32支球队夺冠的几率相同时，对应的信息熵等于5比特

决策树的划分依据之一:信息增益

特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A),定义为集合D的信息熵H(D)与特征A给定条件下D的信息条件熵H(D|A)之差，
即公式为：g(D,A)=H(D)−H(D∣A)g(D,A)=H(D)-H(D|A)g(D,A)=H(D)−H(D∣A)

注：信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度

二、决策树使用的算法

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:基尼系数   最小的准则 在sklearn中可以选择划分的原则

三、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

四、决策树的案例

《泰坦尼克号乘客生存分类模型》

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

titan= pd.read_csv('./Titanic_Data-master/train.csv')

PassengerId 乘客编号

Survived 是否幸存

Pclass 船票等级

Name 乘客姓名

Sex 乘客性别

SibSp 亲戚数量（兄妹、配偶数）

Parch 亲戚数量（父母、子女数）

Ticket 船票号码

Fare 船票价格

Cabin 船舱

Embarked 登录港口

print(titan.head(5))

   PassengerId  Survived  Pclass  \
0            1         0       3
1            2         1       1
2            3         1       3
3            4         1       1
4            5         0       3   Name     Sex   Age  SibSp  \
0                            Braund, Mr. Owen Harris    male  22.0      1
1  Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...  female  38.0      1
2                             Heikkinen, Miss. Laina  female  26.0      0
3       Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)  female  35.0      1
4                           Allen, Mr. William Henry    male  35.0      0   Parch            Ticket     Fare Cabin Embarked
0      0         A/5 21171   7.2500   NaN        S
1      0          PC 17599  71.2833   C85        C
2      0  STON/O2. 3101282   7.9250   NaN        S
3      0            113803  53.1000  C123        S
4      0            373450   8.0500   NaN        S

print(titan.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):#   Column       Non-Null Count  Dtype
---  ------       --------------  -----  0   PassengerId  891 non-null    int64  1   Survived     891 non-null    int64  2   Pclass       891 non-null    int64  3   Name         891 non-null    object 4   Sex          891 non-null    object 5   Age          714 non-null    float646   SibSp        891 non-null    int64  7   Parch        891 non-null    int64  8   Ticket       891 non-null    object 9   Fare         891 non-null    float6410  Cabin        204 non-null    object 11  Embarked     889 non-null    object
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB
None

print(titan.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):#   Column       Non-Null Count  Dtype
---  ------       --------------  -----  0   PassengerId  891 non-null    int64  1   Survived     891 non-null    int64  2   Pclass       891 non-null    int64  3   Name         891 non-null    object 4   Sex          891 non-null    object 5   Age          714 non-null    float646   SibSp        891 non-null    int64  7   Parch        891 non-null    int64  8   Ticket       891 non-null    object 9   Fare         891 non-null    float6410  Cabin        204 non-null    object 11  Embarked     889 non-null    object
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB
None

1. 数据清洗

# 使用平均年龄来填充年龄中的 nan 值
titan['Age'].fillna(titan['Age'].mean(), inplace=True)# 使用票价的均值填充票价中的 nan 值
titan['Fare'].fillna(titan['Fare'].mean(), inplace=True)print(titan['Embarked'].value_counts())
# 使用登录最多的港口来填充登录港口的 nan 值
titan['Embarked'].fillna('S', inplace=True)

S    644
C    168
Q     77
Name: Embarked, dtype: int64

2. 特征工程

# 特征选择
features = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']
x = titan[features] # train features
y= titan['Survived'] # train labelsx_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)dict=DictVectorizer(sparse=False) # one-hot编码(对于类别型变量)# 进行特征工程，pd转换为字典，特征抽取x_train_dict(orient = "records")
x_train = dict.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records"))
x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient="records"))print(dict.get_feature_names_out())
print("*"*50)
# 或者使用这个方法来查看特征名称
print(dict.feature_names_)

['Age' 'Embarked=C' 'Embarked=Q' 'Embarked=S' 'Fare' 'Parch' 'Pclass''Sex=female' 'Sex=male' 'SibSp']
**************************************************
['Age', 'Embarked=C', 'Embarked=Q', 'Embarked=S', 'Fare', 'Parch', 'Pclass', 'Sex=female', 'Sex=male', 'SibSp']

3. 调用决策树API

# 用决策树进行预测
dec = DecisionTreeClassifier()j = dec.fit(x_train, y_train)# 预测准确率
print("预测的准确率：", dec.score(x_test, y_test))

预测的准确率： 0.7847533632286996

dot_data = tree.export_graphviz(j, out_file=None)  # 以DOT格式导出决策树
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("./output_tree")  # 使用garDphviDz将决策树转存PDF存放到当前文件夹目录下，文件名叫"output_tree"

'output_tree.pdf'

五、集成学习方法-随机森林

1. 知识概要（二）

集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。

随机森林是一个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。

学习算法：

根据下列算法而建造每棵树：

用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。

输入特征数目m，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。

从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测，评估其误差。

2. 集成学习API

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion=’gini’,
max_depth=None, bootstrap=True, random_state=None)

随机森林分类器

n_estimators：integer，optional（default = 10）森林里的树木数量

criteria：string，可选（default =“gini”）分割特征的测量方法

max_depth：integer或None，可选（默认=无）树的最大深度

bootstrap：boolean，optional（default = True）是否在构建树时使用放回抽样

3. 随机森林的案例

# 随机森林进行预测 （超参数调优）
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1)param = {"n_estimators": [120, 200, 300, 500, 800, 1200], "max_depth": [5, 8, 15, 25, 30]}# 网格搜索与交叉验证
gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=2)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_)

准确率： 0.8430493273542601
查看选择的参数模型： {'max_depth': 8, 'n_estimators': 120}

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