决策树算法理解
决策树是直观运用概率分析的树形分类器，是很常用的分类方法，属于监管学习，决策树分类过程是从根节点开始，根据特征属性值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。
比如说买瓜的时候，根据瓜的某些特征属性直观判断瓜的好坏，下图依次根据纹理清晰度、根蒂、色泽、触感4个进行分类，生活中我们会将某个最重要或最明显的分类属性放在第一位，然后是次重要属性，这很符合我们平常的判断思维，这就是决策树!
在特征属性非常大的时候，就出现了首选哪个特征属性进行分类?如何剪枝?分类的层次是多少?....系列问题，这些就是决策树构建的核心问题，而且不可能再通过生活直觉判，这时候就要运用数学思维。根据上面问题的不同解决方案，决策树又分为了ID3(熵增益)、C4.5(熵增益率)、CART几种同类算法。
熵增益(ID3)
通信层面，信息熵衡量信息的不确定性，信息熵越大表明信息越不准确，可以用信息熵的减少值来衡量信息的价值。在决策树模型中把信息确定性叫做熵增益，有了熵增益后，我们就可以根据熵增益来判断特征值的重要程度，从而选取最重要的特征作为第一次切分，再根据相同的方法用其他特征进行切分，直到得到得到每个划分的叶子节点。信息熵的定义是：
以某个特征属性值切分后子集熵的和称为条件A下的熵，也叫做条件熵，可以如下表示：
分类前的信息熵减去条件熵，得到熵增益：
比如说有以下数据集(相亲结果表lol..)
6条数据中相中(4个)与不想中(2个)，暂且不关系如何进行分类，我们首先计算这个分类结果的信息熵：
其次，我们计算“富”属性的条件信息熵，6条数据中“富”与否各半，其中3个“富”都被分类到“相中”，3个“不富”都被分到“不想中”：
两者之差就是我们想要得到的熵增益：
计算各个特征属性的熵增益后，比较哪个熵增益最大，就选择该属性做第一分类特征。
熵增益率(C4.5)
按照熵增益最大准则的ID3算法，遇到全部都是非重复值(类似ID)属性容易造成过拟合，因为如果根据ID这个属性进行划分发现此时的熵增益是最大的：
信息增益率定义为：
其中info就是该特征属性中，属性值的信息熵：
按照上面的例子计算，“富”的增益率为：
剪枝处理
当训练数据量大、特征数量较多时构建的决策树过于庞大时，可能对训练集依赖过多，也就是对训练数据过度拟合。从训练数据集上看，拟合效果很好，但对于测试数据集或者新的实例来说，并不一定能够准确预测出其结果。因此，对于决策树的构建还需要最后一步--决策树的修剪，主要分为2种：预剪枝(Pre-Pruning)和后剪枝(Post-Pruning)，这里先不讲。
鸢尾花(iris)分类模型
Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于(iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica)中的哪一品种，数据集地址：https://github.com/yezonggang/iris
- importpandasaspd
- frompandasimportDataFrame
- importnumpyasnp
- importmatplotlib.pyplotasplt
- %matplotlibinline
- importseabornassns
- fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier
- fromsklearnimportmetrics
- baseUrl="C:\\Users\\71781\\Desktop\\2020\\ML-20200422\\iris\\"
- iris_df=pd.read_csv(baseUrl+"iris.csv")
- iris_df.head()
- iris_df.describe()
数据分布探索：
- #pandas自带的散点图
- iris_df.plot(kind="scatter",x="Sepal.Length",y="Sepal.Width")
- #seaborn的联合分布图
- sns.jointplot(x="Sepal.Length",y="Sepal.Width",data=iris_df,height=5)
- #上面的两个散点图并不能显示每一个点所属的类别
- #所以，接下来用seaborn的FacetGrid函数按照Species花的种类来在散点图上标上不同的颜色，hue英文是色彩的意思。
- sns.FacetGrid(iris_df,hue="Species",height=5).map(plt.scatter,"Sepal.Length","Sepal.Width").add_legend()
- #通过箱线图来查看单个特征的分布
- #对NumericalVariable，可以用BoxPlot来直观地查看不同花类型的分布。
- sns.boxplot(x="Species",y="Sepal.Length",data=iris_df)
- #下面的操作，将每一个Species所属的点加到对应的位置，加上散点图，
- #振动值jitter=True使各个散点分开，要不然会是一条直线
- #注意此处要将坐标图用ax先保存起来，这样第二次才会在原来的基础上加上散点图
- ax=sns.boxplot(x="Species",y="Sepal.Length",data=iris_df)
- ax=sns.stripplot(x="Species",y="Sepal.Length",data=iris_df,jitter=True,edgecolor="gray")
- #violinplot小提琴图，查看密度分布，结合了前面的两个图，并且进行了简化
- #数据越稠密越宽，越稀疏越窄
- sns.violinplot(x="Species",y="Sepal.Length",data=iris_df,height=6)
- #sns.kdeplot==kerneldensity核密度图（单个变量）
- sns.FacetGrid(iris_df,hue="Species",height=6).map(sns.kdeplot,"Sepal.Length").add_legend()
- #pairplot任意两个变量间的关系
- sns.pairplot(iris_df,hue="Species",height=3)
- #模型构建比较简单，关键是模型的调参
- train_df=test_df=iris_df.sample(frac=0.8,replace=False,random_state=None)
- train_X=train_df.drop(['Species'],axis=1)
- train_Y=train_df['Species']
- #由于么有提供建模数据集，所以我们随机从样本集中选择40%的数据集
- #replace=False无放回的抽取
- #random-state数据不能重复
- test_df=iris_df.sample(frac=0.9,replace=False,random_state=None)
- test_df.head()
- test_X=test_df.drop(['Species'],axis=1)
- test_Y=test_df['Species']
- model=DecisionTreeClassifier()
- model.fit(train_X,train_Y)
- prediction=model.predict(test_X)
- print('TheaccuracyoftheDecisionTreeis:{0}'.format(metrics.accuracy_score(prediction,test_Y)))
分类决策树总共有12个参数可以自己调整，这么多参数一个个记起来太麻烦，我们可以把这些参数分成几个类别：
1)分类策略：有两个参数 ‘entropy’(熵) 和 ‘gini’(基尼系数)可选，默认为gini。
2)max_depth(树的最大深度)：默认为None，此时决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。也可以设置具体的整数，一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。如果模型样本量多，特征也多的情况下，推荐限制这个最大深度，具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间。
3)min_samples_split(分割内部节点所需的最小样本数)：意思就是只要在某个结点里有k个以上的样本，这个节点才需要继续划分，这个参数的默认值为2，也就是说只要有2个以上的样本被划分在一个节点，如果这两个样本还可以细分，这个节点就会继续细分
4)min_samples_leaf(叶子节点上的最小样本数)：当你划分给某个叶子节点的样本少于设定的个数时，这个叶子节点会被剪枝，这样可以去除一些明显异常的噪声数据。默认为1，也就是说只有有两个样本类别不一样，就会继续划分。如果是int，那么将min_samples_leaf视为最小数量。如果为float，则min_samples_leaf为分数，ceil(min _ samples _ leaf * n _ samples)为每个节点的最小样本数。
历史好文推荐
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/zOT5XhYLUgJWpynCelG0Gw