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决策树算法上篇

news 来源：原创 2024/9/19 0:47:26

决策树概述

决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观，模仿人类做决策的过程，早期人工智能模型中有很多应用，现在更多的是使用基于决策树的一些集成学习的算法。

示例一：

上表根据历史数据，记录已有的用户是否可以偿还债务，以及相关的信息。通过该数据，构建的决策树如下

比如新来一个用户：无房产，单身，年收入55K，那么根据上面的决策树，可以预测他无法偿还债务（蓝色虚线路径）。从上面的决策树，还可以知道是否拥有房产可以很大的决定用户是否可以偿还债务，对借贷业务具有指导意义。

示例二：

女孩母亲要给她介绍对象，年龄是多少，母亲说24。长得帅吗？挺帅的。收入高吗？中等收入。是公务员吗？母亲说，是的。女孩：好，我去见见。

根据实力构建决策树：

问题：图片是二叉树吗？

决策树是标准的二叉树，每个节点只有两个分支~

上面那棵树中，属性：绿色的节点（年龄、长相、收入、是否是公务员）

属性叫做，data，数据，一般使用X表示

跟属性对应，目标值（橘色节点），一般使用y表示

构建这棵树时，先后顺序，每个人，标准不同，树结构不同

计算机，构建树，标准一致的，构建出来的树，一致

决策树算法特点

可以处理非线性的问题

可解释性强，没有方程系数𝜃

模型简单，模型预测效率高 if else

DecisionTreeClassifier使用

其中s、m和l分别表示小、中和大。

账号是否真实跟属性：日志密度、好友密度、是否使用真实头像有关系~

构建决策树并可视化

数据创建

import numpy as np
import pandas as pd
y = np.array(list('NYYYYYNYYN'))
print(y)
X = pd.DataFrame({'日志密度':list('sslmlmmlms'),'好友密度':list('slmmmlsmss'),'真实头像':list('NYYYYNYYYY'),'真实用户':y})
X

模型训练（报错，原因：数据类型是字符串）

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifiermodel = DecisionTreeClassifier()model.fit(X,y)

数据修改（map函数，进行数据转换）

X['日志密度'] = X['日志密度'].map({'s':0,'m':1,'l':2})
X['好友密度'] = X['好友密度'].map({'s':0,'m':1,'l':2})
X['真实头像'] = X['真实头像'].map({'N':0,'Y':1})
X

模型训练可视化

import matplotlib.pyplot as plt
# 使用信息熵，作为分裂标准
model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
model.fit(X,y)
plt.rcParams['font.family'] = 'STKaiti'
plt.figure(figsize=(12,16))
fn = X.columns
_ = tree.plot_tree(model,filled = True,feature_names=fn)
plt.savefig('./iris.jpg')

数据可视化另一种方式

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import graphviz
from sklearn import tree
model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
model.fit(X,y)
dot_data = tree.export_graphviz(model, out_file=None, feature_names= X.columns,# 特征名class_names=np.unique(y),# 类别名filled=True, # 填充颜色rounded=True) # 圆角
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render('Account',format='png')

修改中文乱码

import re
# 打开 dot_data.dot，修改 fontname="支持的中文字体"
f = open('Account', 'r', encoding='utf-8')
with open('./Account2', 'w', encoding="utf-8") as file:file.write(re.sub(r'fontname=helvetica', 'fontname=Fangsong', f.read()))
f.close()
# 从文件中加载，展示
graph = graphviz.Source.from_file('./Account2')
graph.render('Account')