机器学习——决策树及其可视化

1、决策树概念

顾名思义，决策树是利用数据结构中树结构来进行判断，每一个结点相当于一个判断条件，叶子结点即是最终的类别。以鸢尾花为例，可以得到如下的决策树：

2、决策树分类的依据是什么？

根据前面分析，我们知道，决策树每个非叶子节点相当于一个判断条件，那如何来选择这些条件呢？举个简单的例子，给定两个样本，如果判断条件不同，那么分类的次数和结果可能就不同。为了方便选择，常用的方法有以下三种：
1）信息增益 ：根据信息的定义之一：信息是可以减少不确定性的东西(香农---信息论奠基人)，信息增益是基于熵 (Entropy)的度量，熵是一个集合中数据的不确定性或混乱程度。信息增益衡量的是在某个特征上划分数据后，数据的不确定性减少了多少。信息增益越大，特征越好。

公式：

2）基尼系数

基尼指数是一种衡量集合纯度的度量，基尼指数越低，数据纯度越高 。在决策树中，我们选择基尼指数最小的特征进行划分。

公式：

3）增益率

增益率是对信息增益的一种改进，旨在解决信息增益偏向于选择取值较多的特征的问题。增益率通过对信息增益进行归一化处理来减少这种偏好。

通常使用基尼系数和信息增益来衡量分类的依据。

3、根据天气决策是否打网球案例。(使用决策树)

python 复制代码

import pandas as pd
data = {
    'Outlook': ['Sunny', 'Sunny', 'Overcast', 'Rain', 'Rain', 'Rain', 'Overcast', 'Sunny', 'Sunny', 'Rain', 'Sunny', 'Overcast', 'Overcast', 'Rain'],
    'Temperature': ['Hot', 'Hot', 'Hot', 'Mild', 'Cool', 'Cool', 'Cool', 'Mild', 'Cool', 'Mild', 'Mild', 'Mild', 'Hot', 'Mild'],
    'Humidity': ['High', 'High', 'High', 'High', 'Normal', 'Normal', 'Normal', 'High', 'Normal', 'Normal', 'Normal', 'High', 'Normal', 'High'],
    'Windy': [False, True, False, False, False, True, True, False, False, False, True, True, False, True],
    'PlayTennis': ['No', 'No', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'No', 'Yes', 'No', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'No']
}
data = pd.DataFrame(data)
X = data[['Outlook', 'Temperature', 'Humidity', 'Windy']]
y = data['PlayTennis']
x=pd.get_dummies(X)   # 转化成独热码
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
estimator = DecisionTreeClassifier(criterion='gini')    # criterion为选择标准，默认为gini，即基尼系数，entropy为信息增益
estimator.fit(x,y)
# 输入十个案例进行判断
test_data = [
    {"Outlook": "Rain", "Temperature": "Hot", "Humidity": "High", "Windy": True, "PlayTennis": "No"},
    {"Outlook": "Sunny", "Temperature": "Mild", "Humidity": "High", "Windy": True, "PlayTennis": "No"},
    {"Outlook": "Overcast", "Temperature": "Mild", "Humidity": "High", "Windy": False, "PlayTennis": "Yes"},
    {"Outlook": "Sunny", "Temperature": "Cool", "Humidity": "Normal", "Windy": False, "PlayTennis": "Yes"},
    {"Outlook": "Rain", "Temperature": "Cool", "Humidity": "High", "Windy": False, "PlayTennis": "Yes"},
    {"Outlook": "Sunny", "Temperature": "Hot", "Humidity": "Normal", "Windy": True, "PlayTennis": "No"},
    {"Outlook": "Overcast", "Temperature": "Hot", "Humidity": "Normal", "Windy": True, "PlayTennis": "Yes"},
    {"Outlook": "Rain", "Temperature": "Mild", "Humidity": "Normal", "Windy": True, "PlayTennis": "No"},
    {"Outlook": "Overcast", "Temperature": "Cool", "Humidity": "High", "Windy": False, "PlayTennis": "Yes"},
    {"Outlook": "Sunny", "Temperature": "Mild", "Humidity": "Normal", "Windy": False, "PlayTennis": "Yes"}
]
test_data = pd.DataFrame(test_data)
x_test = test_data[['Outlook', 'Temperature', 'Humidity', 'Windy']]
x_test = pd.get_dummies((x_test))
estimator.predict(x_test)

预测结果如下所示：

python 复制代码

estimator.score(x_test,test_data['PlayTennis'])  # 正确率计算，结果为0.8

4、决策树的可视化

使用API：sklearn.tree.export_graphviz(estimator, out_file="", feature_names=[","])

python 复制代码

out_file后缀需要为.dot文件,feature_names传入对应的特征名称即可，否则显示异常

最后将生成的.dot文件在决策树可视化网站显示即可，以上述为例：