Python实现决策树并且使用Graphviz可视化的例子-创新互联
一、什么是决策树(decision tree)——机器学习中的一个重要的分类算法
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根据天气情况决定出游与否的案例
二、决策树算法构建
2.1决策树的核心思路
特征选择:从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准(特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法)。
决策树生成:根据所选特征评估标准,从上至下递归地生成子节点,直到数据集不可分则停止决策树停止声场。
剪枝:决策树容易过拟合,需要剪枝来缩小树的结构和规模(包括预剪枝和后剪枝)。
2.2 熵的概念:度量信息的方式
实现决策树的算法包括ID3、C4.5算法等。常见的ID3核心思想是以信息增益度量属性选择,选择分裂后信息增益大的属性进行分裂。
一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系,要搞清楚一件非常不确定的事情,或者是我们一无所知的事情,需要大量的信息====>信息量的度量就等于不确定性的 多少。也就是说变量的不确定性越大,熵就越大
信息熵的计算公司
S为所有事件集合,p为发生概率,c为特征总数。
信息增益(information gain)是指信息划分前后的熵的变化,也就是说由于使用这个属性分割样例而导致的期望熵降低。也就是说,信息增益就是原有信息熵与属性划分后信息熵(需要对划分后的信息熵取期望值)的差值,具体计算如下:
其中,第二项为属性A对S划分的期望信息。
三、IDE3决策树的Python实现
以下面这个不同年龄段的人买电脑的情况为例子建模型算法
''' Created on 2018年7月5日 使用python内的科学计算的库实现利用决策树解决问题 @author: lenovo ''' #coding:utf-8 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer #数据存储的格式 python自带不需要安装 import csv #预处理的包 from sklearn import preprocessing from sklearn.externals.six import StringIO from sklearn.tree import tree from sklearn.tree import export_graphviz ''' 文件保存格式需要是utf-8 window中的目录形式需要是左斜杠 F:/AA_BigData/test_data/test1.csv excel表格存储成csv格式并且是utf-8格式的编码 ''' ''' 决策树数据源读取 scklearn要求的数据类型 特征值属性必须是数值型的 需要对数据进行预处理 ''' #装特征的值 featureList=[] #装类别的词 labelList=[] with open("F:/AA_BigData/test_data/decision_tree.csv", "r",encoding="utf-8") as csvfile: decision =csv.reader(csvfile) headers =[] row =1 for item in decision: if row==1: row=row+1 for head in item: headers.append(head) else: itemDict={} labelList.append(item[len(item)-1]) for num in range(1,len(item)-1): # print(item[num]) itemDict[headers[num]]=item[num] featureList.append(itemDict) print(headers) print(labelList) print(featureList) ''' 将原始数据转换成包含有字典的List 将建好的包含字典的list用DictVectorizer对象转换成0-1矩阵 ''' vec =DictVectorizer() dumyX =vec.fit_transform(featureList).toarray(); #对于类别使用同样的方法 lb =preprocessing.LabelBinarizer() dumyY=lb.fit_transform(labelList) print(dumyY) ''' 1.构建分类器——决策树模型 2.使用数据训练决策树模型 ''' clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy") clf.fit(dumyX,dumyY) print(str(clf)) ''' 1.将生成的分类器转换成dot格式的 数据 2.在命令行中dot -Tpdf iris.dot -o output.pdf将dot文件转换成pdf图的文件 ''' #视频上讲的不适用python3.5 with open("F:/AA_BigData/test_data/decisiontree.dot", "w") as wFile: export_graphviz(clf,out_file=wFile,feature_names=vec.get_feature_names())
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标题名称:Python实现决策树并且使用Graphviz可视化的例子-创新互联
文章来源:http://myzitong.com/article/eospi.html