分类树
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sklearn.tree.DecisionTreeClassifierpythonsklearn.tree.DecisionTreeClassifier (criterion='gini' # 不纯度计算方法 , splitter='best' # best & random , max_depth=None # 树最大深度 , min_samples_split=2 # 当前节点可划分最少样本数 , min_samples_leaf=1 # 子节点最少样本数 , 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 )
重要参数
criterion
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criterion这个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），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。 - 输入"gini"，使用基尼系数（Gini Impurity）
E n t r o p y ( t ) = − ∑ i = 0 c − 1 p ( i ∣ t ) log 2 p ( i ∣ t ) Entropy(t) = - \sum \limits_{i=0}^{c-1} p(i|t)\log{_2}p(i|t) Entropy(t)=−i=0∑c−1p(i∣t)log2p(i∣t)
G i n i ( t ) = 1 − ∑ i = 0 c − 1 p ( i ∣ t ) 2 Gini(t) = 1 - \sum_{i=0}^{c-1}p(i|t)^2 Gini(t)=1−i=0∑c−1p(i∣t)2
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。当模型拟合程度不足的时候，即当模型在训练集和测试集上都表 现不太好的时候，使用信息熵。当然，这些不是绝对的。参数 criterion 如何影响模型? 确定不纯度的计算方法，帮忙找出最佳节点和最佳分枝，不纯度越低，决策树对训练集 的拟合越好 可能的输入有哪 些？ 不填默认基尼系数，填写gini使用基尼系数，填写entropy使用信息增益 怎样选取参数？ 通常就使用基尼系数 数据维度很大，噪音很大时使用基尼系数 维度低，数据比较清晰的时候，信息熵和基尼系数没区别 当决策树的拟合程度不够的时候，使用信息熵，两个都试试不好就换另一个 python# -*- coding: utf-8 -*- """ ************************************************** @author: Ying @software: PyCharm @file: 分类树_criterion.py @time: 2021-08-20 16:13 ************************************************** """ from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd import graphviz # 加载数据 wine = load_wine() data = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names) # X target = pd.DataFrame(wine.target) # y # 划分训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3) # 两种criterion for criterion_ in ['entropy', 'gini']: clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion=criterion_) clf.fit(X_train, y_train) score = clf.score(X_test, y_test) # 返回预测的准确度 print(f'criterion:{criterion_} \t accurancy : {score}') # 保存决策树图 feature_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'] dot_data = tree.export_graphviz(clf , feature_names=feature_name , class_names=["琴酒", "雪莉", "贝尔摩德"] , filled=True # 填充颜色 , rounded=True # 圆角 ) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render(view=True, format="pdf", filename=f"decisiontree_pdf_{criterion_}") # 特征重要性 feature_importances = clf.feature_importances_ for i in [*zip(feature_name, feature_importances)]: print(i) print()
python"""输出如下""" criterion:entropy accurancy : 0.8703703703703703 ('酒精', 0.0) ('苹果酸', 0.0) ('灰', 0.0) ('灰的碱性', 0.02494246008989065) ('镁', 0.0) ('总酚', 0.0) ('类黄酮', 0.3296114164674079) ('非黄烷类酚类', 0.0) ('花青素', 0.0) ('颜色强度', 0.14329965511242485) ('色调', 0.0) ('od280/od315稀释葡萄酒', 0.0) ('脯氨酸', 0.5021464683302767) criterion:gini accurancy : 0.8148148148148148 ('酒精', 0.0) ('苹果酸', 0.0) ('灰', 0.0) ('灰的碱性', 0.0) ('镁', 0.04779989924874613) ('总酚', 0.06725255711062922) ('类黄酮', 0.3230308396876504) ('非黄烷类酚类', 0.0) ('花青素', 0.0235378291755189) ('颜色强度', 0.0) ('色调', 0.0) ('od280/od315稀释葡萄酒', 0.0878400745934749) ('脯氨酸', 0.45053880018398057) - 输入"entropy"，使用信息熵（
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回到模型步骤，每次运行score会在某个值附近 波动，引起每次画出来的每一棵树都不一样。它为什么会不稳定呢？如果使用其他数据集，它还会不稳定吗？
无论决策树模型如何进化，在分枝上的本质都还是追求某个不纯度相关的指标的优化，而正如我 们提到的，不纯度是基于节点来计算的，也就是说，决策树在建树时，是靠优化节点来追求一棵优化的树，但最优 的节点能够保证最优的树吗？集成算法被用来解决这个问题：sklearn表示，既然一棵树不能保证最优，那就建更 多的不同的树，然后从中取最好的。怎样从一组数据集中建不同的树？在每次分枝时，不从使用全部特征，而是随 机选取一部分特征，从中选取不纯度相关指标最优的作为分枝用的节点。这样，每次生成的树也就不同了。
random_state&spliter
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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:- best
- random
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。
python# -*- coding: utf-8 -*- """ ************************************************** @author: Ying @software: PyCharm @file: 2、分类树_random_state&spliter.py @time: 2021-08-20 16:58 ************************************************** """ from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd import graphviz # 加载数据 wine = load_wine() data = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names) # X target = pd.DataFrame(wine.target) # y # 划分训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3) clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini' , random_state=30 , splitter='best') clf.fit(X_train, y_train) score = clf.score(X_test, y_test) # 返回预测的准确度 # 保存决策树图 feature_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'] dot_data = tree.export_graphviz(clf , feature_names=feature_name , class_names=["琴酒", "雪莉", "贝尔摩德"] , filled=True # 填充颜色 , rounded=True # 圆角 ) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render(view=True, format="pdf", filename="decisiontree_pdf") # 特征重要性 feature_importances = clf.feature_importances_ a = pd.DataFrame([*zip(feature_name, feature_importances)]) a.columns = ['feature', 'importance'] a.sort_values('importance', ascending=False, inplace=True) print(a)