【skLearn 分类、回归算法】DecisionTreeClassifier 分类树
文章目录
- DecisionTreeClassifier 分类树
- ① 重要参数:criterion 不纯度的计算
- ♦ 基本概念
- ♦ 选择方式
- ♦ 基本计算流程
- ♦ 案例
- ② 重要参数:random_state & splitter
- ③ 剪枝参数
- ▶ max_depth
- ▶ min_samples_leaf & min_samples_split
- ▶ max_features & min_impurity_decrease
- ▶ 确认最优剪枝参数
- ▶ 目标权重参数:class_weight & min_weight_fraction_leaf
- ④ 重要属性和接口
- 总结
DecisionTreeClassifier 分类树
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier (criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None,
min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None,
random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
class_weight=None, presort=False)
① 重要参数:criterion 不纯度的计算
♦ 基本概念
为了要将表格转化为一棵树,决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法,对分类树来说,衡量这个“最佳”的指标叫做“不纯度”。通常来说,不纯度越低,决策树对训练集的拟合越好
。现在使用的决策树算法在分枝方法上的核心,大多是围绕在对某个不纯度相关指标的最优化上。
不纯度基于节点来计算,树中的每个节点都会有一个不纯度,并且子节点的不纯度一定是低于父节点的,也就是说,在同一棵决策树上,叶子节点的不纯度一定是最低的。
Criterion参数
正是用来决定不纯度的计算方法的。sklearn提供了两种选择:
- 输入”
entropy
“,使用信息熵(Entropy)
- 输入”
gini
“,使用基尼系数(Gini Impurity)
其中t代表给定的节点,i代表标签的任意分类, p ( i ∣ t ) p(i|t) p(i∣t)代表标签分类i在节点t上所占的比例。
注意:当使用信息熵时,sklearn实际计算的是基于信息熵的信息增益(Information Gain),即父节点的信息熵和子节点的信息熵之差
。比起基尼系数,信息熵对不纯度更加敏感,对不纯度的惩罚最强
。但是在实际使用中,信息熵和基尼系数的效果基本相同。信息熵的计算比基尼系数缓慢一些,因为基尼系数的计算不涉及对数。另外,因为信息熵对不纯度更加敏感,所以信息熵作为指标时,决策树的生长会更加“精细”,因此对于高维数据或者噪音很多的数据,信息熵很容易过拟合
,基尼系数在这种情况下效果往往比较好。
对于信息熵的理解参见大佬博文~
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♦ 选择方式
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♦ 基本计算流程
直到没有更多的特征可用,或整体的不纯度指标已经最优,决策树就会停止生长。
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♦ 案例
import pandas as pd
from sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier# 获取数据集
wine_data = load_wine()
x = pd.DataFrame(wine_data.data)
y = wine_data.target
feature = wine_data.feature_names
x.columns = feature# 划分测试集、训练集
xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=420)# 建模
clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy").fit(xtrain, ytrain)
# 返回预测的准确度 accuracy
score = clf.score(xtest, ytest) # 0.9629629629629629feature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜色强度','色调','od280/od315稀释葡萄酒','脯氨酸']
import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(clf,feature_names= feature_name,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"],filled=True,rounded=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
print(graph)
filled=True
按照所分的类别进行颜色填充rounded=True
显示的方框是否为圆角通过绘制出的决策树模型可以看到其中的
entropy
就是之前提到的信息熵不纯度计算方式的结果,越往后其值越小,验证了:不纯度基于节点来计算,树中的每个节点都会有一个不纯度,并且子节点的不纯度一定是低于父节点的
查看特征重要性,并匹配。(类似于回归模型中的回归系数)
#特征重要性
feature_im = clf.feature_importances_
match = [*zip(feature_name,clf.feature_importances_)]
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② 重要参数:random_state & splitter
random_state用来设置分枝中的随机模式的参数
,默认None,在高维度时随机性会表现更明显,低维度的数据(比如鸢尾花数据集),随机性几乎不会显现。输入任意整数,会一直长出同一棵树,让模型稳定下来。
splitter也是用来控制决策树中的随机选项的,有两种输入值
,输入”best"
,决策树在分枝时虽然随机,但是还是会优先选择更重要的特征进行分枝(重要性可以通过属性feature_importances_查看),输入“random"
,决策树在分枝时会更加随机,树会因为含有更多的不必要信息而更深更大,并因这些不必要信息而降低对训练集的拟合。这也是防止过拟合的一种方式。当你预测到你的模型会过拟合,用这两个参数来帮助你降低树建成之后过拟合的可能性。当然,树一旦建成,我们依然是使用剪枝参数来防止过拟合。
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=30,splitter="random")
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score = clf.score(Xtest, Ytest)
score
import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(clf,feature_names= feature_name,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"],filled=True,rounded=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph
- 显然当设置splitter参数为random的时候,拟合出来的树模型深度要比best的深(由于图片较大没有截取完整的)。
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③ 剪枝参数
在不加限制的情况下,一棵决策树会生长到衡量不纯度的指标最优,或者没有更多的特征可用为止。这样的决策树往往会过拟合,这就是说,它会在训练集上表现很好,在测试集上却表现糟糕。我们收集的样本数据不可能和整体的状况完全一致,因此当一棵决策树对训练数据有了过于优秀的解释性,它找出的规则必然包含了训练样本中的噪声,并使它对未知数据的拟合程度不足。(没有绝对的完美,就是说对于模型对于训练集的拟合越是完美,细节过于到位,其局限性就越高,或许拟合出来的模型对于新数据集的适应能力反而较差
)
为了让决策树有更好的泛化性,我们要对决策树进行剪枝。剪枝策略对决策树的影响巨大,正确的剪枝策略是优化决策树算法的核心
。sklearn为我们提供了不同的剪枝策略:
▶ max_depth
max_depth限制树的最大深度
,超过设定深度的树枝全部剪掉。这是用得最广泛的剪枝参数,在高维度低样本量时非常有效。决策树多生长一层,对样本量的需求会增加一倍,所以限制树深度能够有效地限制过拟合。在集成算法中也非常实用。实际使用时,建议从3开始尝试,看看拟合的效果再决定是否增加设定深度。
▶ min_samples_leaf & min_samples_split
min_samples_leaf限定
,一个节点在分枝后的每个子节点都必须包含至少min_samples_leaf个训练样本,否则分枝就不会发生,或者,分枝会朝着满足每个子节点都包含min_samples_leaf个样本的方向去发生。一般搭配max_depth使用,在回归树中有神奇的效果,可以让模型变得更加平滑。这个参数的数量设置得太小会引起过拟合,设置得太大就会阻止模型学习数据。一般来说,建议从5开始使用。如果叶节点中含有的样本量变化很大,建议输入浮点数作为样本量的百分比来使用。同时,这个参数可以保证每个叶子的最小尺寸,可以在回归问题中避免低方差,过拟合的叶子节点出现。对于类别不多的分类问题,1通常就是最佳选择。
min_samples_split限定
,一个节点必须要包含至少min_samples_split个训练样本,这个节点才允许被分枝,否则分枝就不会发生。
▶ max_features & min_impurity_decrease
- 一般max_depth使用,用作树的”精修“。
max_features
限制分枝时考虑的特征个数,超过限制个数的特征都会被舍弃。和max_depth异曲同工,max_features是用来限制高维度数据的过拟合的剪枝参数,但其方法比较暴力,是直接限制可以使用的特征数量而强行使决策树停下的参数,在不知道决策树中的各个特征的重要性的情况下,强行设定这个参数可能会导致模型学习不足。如果希望通过降维的方式防止过拟合,建议使用PCA,ICA或者特征选择模块中的降维算法。min_impurity_decrease
限制信息增益的大小,信息增益小于设定数值的分枝不会发生。sklearn实际计算的是基于信息熵的信息增益(Information Gain),即父节点的信息熵和子节点的信息熵之差
。也就是说当父节点与子节点之间的的entroy差越大,就说明该层对于整棵树的拟合效果贡献越大
▶ 确认最优剪枝参数
- 那具体怎么来确定每个参数填写什么值呢?这时候,我们就要使用确定超参数的曲线来进行判断了,继续使用我们
已经训练好的决策树模型clf。超参数的学习曲线,是一条以超参数的取值为横坐标,模型的度量指标为纵坐标的曲 线,它是用来衡量不同超参数取值下模型的表现的线
。在我们建好的决策树里,我们的模型度量指标就是score。
import matplotlib.pyplot as pltscores = []
for i in range(10):clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=30,splitter="random",max_depth=i+1).fit(xtrain, ytrain)score = clf.score(xtest, ytest)scores.append(score)
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(range(1,11),scores)
plt.show()
这里我们使用不同的max_depth参数来进行学习曲线的绘制,通过图像可以看出,在树的深度为5的时候,模型精确度达到了最大,为6的时候有所下降,并且之后保持不变,说明6之后的树深度对于模型的影响几乎没有。
▶ 目标权重参数:class_weight & min_weight_fraction_leaf
完成样本标签平衡的参数
。样本不平衡是指在一组数据集中,标签的一类天生占有很大的比例。比如说,在银行要判断“一个办了信用卡的人是否会违约”,就是是vs否(1%:99%)的比例。这种分类状况下,即便模型什么也不做,全把结果预测成“否”,正确率也能有99%。因此我们要使用class_weight参数对样本标签进行一定的均衡,给少量的标签更多的权重,让模型更偏向少数类,向捕获少数类的方向建模。该参数默认None,此模式表示自动给与数据集中的所有标签相同的权重
。有了权重之后,样本量就不再是单纯地记录数目,而是受输入的权重影响了,因此这时候剪枝,就需要搭配min_weight_fraction_leaf这个基于权重的剪枝参数来使用。另请注意,基于权重的剪枝参数(例如min_weight_fraction_leaf)将比不知道样本权重的标准(比如min_samples_leaf)更少偏向主导类。如果样本是加权的,则使用基于权重的预修剪标准来更容易优化树结构,这确保叶节点至少包含样本权重的总和的一小部分。
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④ 重要属性和接口
属性是在模型训练之后,能够调用查看的模型的各种性质。对决策树来说,最重要的是feature_importances_,能够查看各个特征对模型的重要性
。sklearn中许多算法的接口都是相似的,比如说我们之前已经用到的fit
和score
,几乎对每个算法都可以使用。除了这两个接口之外,决策树最常用的接口还有apply
和predict
。apply中输入测试集返回每个测试样本所在的叶子节点的索引
,predict输入测试集返回每个测试样本的标签
。
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总结
七个参数:
Criterion
不纯度计算- 两个随机性相关的参数(
random_state
,splitter
) - 四个剪枝参数(
max_depth
,min_sample_leaf
,max_feature
,min_impurity_decrease
)
一个属性:feature_importances_
四个接口:fit
,score
,apply
,predict
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