机器学习决策树算法案例实战

机器学习决策树算法案例实战

构造数据

好坏比例7:3

import pandas as pd
import numpy as np

bad_df = pd.DataFrame(data={
    "sex":['男', '男', '女', '男', '女', '男'],
    "status":['单身', '已婚', '已婚', '单身', '已婚', '单身'],
    "age":[39, 25, 26, 26, 21, 27],
    "month":[15, 12, 12, 42, 30, 48],
    "amount":[1271, 1484, 609, 4370, 3441, 10961],
    "y":["bad"]*6,
})

good_df = pd.DataFrame(data={
    "sex":['男','女','女','男','男','女','男','男','女','男','女','男','男','男'],
    "status":['单身','已婚','已婚','单身','单身','已婚','单身','单身','已婚','单身','已婚','单身','单身','单身'],
    "age":[29, 26, 26, 47, 32, 59, 56, 51, 31, 23, 28, 45, 36, 36],
    "month":[24, 12, 24, 15, 48, 15, 12, 6, 21, 13, 24, 6, 36, 12],
    "amount":[2333,763,2812,1213,7238,5045,618,1595,2782,882,1376,1750,2337,1542],
    "y":["good"]*14,
})

df = pd.concat(objs=[bad_df,good_df],ignore_index=True)

数据预览

	sex	status	age	month	amount	y
0	男	单身	39	15	1271	bad
1	男	已婚	25	12	1484	bad
2	女	已婚	26	12	609	bad
3	男	单身	26	42	4370	bad
4	女	已婚	21	30	3441	bad
5	男	单身	27	48	10961	bad
6	男	单身	29	24	2333	good
7	女	已婚	26	12	763	good
8	女	已婚	26	24	2812	good
9	男	单身	47	15	1213	good
10	男	单身	32	48	7238	good
11	女	已婚	59	15	5045	good
12	男	单身	56	12	618	good
13	男	单身	51	6	1595	good
14	女	已婚	31	21	2782	good
15	男	单身	23	13	882	good
16	女	已婚	28	24	1376	good
17	男	单身	45	6	1750	good
18	男	单身	36	36	2337	good
19	男	单身	36	12	1542	good

解释：sex：性别，status：婚姻状况，age：年龄，month：贷款期限，amount：贷款金额，y：是否逾期，bad逾期；good未逾期

提出问题

现在有一个人，sex=男，status=单身，age=24，month=12，amount=2000，根据上面的信息，判断y应该是good or bad？

• 根据上面的信息，并没有直接的答案，比如：当age<20，y就是bad。找不到类似这样的结论。
• 可以选用决策树算法来判断，如下图。从上往下走，最后结果为1（bad）
  

决策树解决

优点：通俗易懂，便于理解

缺点：随着样本的改变而出现不同的树

参考地址：https://www.cnblogs.com/keye/p/10564914.html

sklearn地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html

简单了解一下CART（Classification And Regression Tree）

• 最核心的一个概念，GINI系数。
  $$GIN{I}_k=\frac{T_k}{T}\ast (2\ast \frac{T_{k0}}{T_k}\ast \frac{T_{k1}}{T_k})+\frac{S}{T}\ast (2\ast \frac{T_{s0}}{S}\ast \frac{T_{s1}}{S})$$

$T:总样本数$
$T_k:第k个分组的样本数$
$T_{k0}:第k个分组的样本中y=0的样本数$
$T_{k1}:第k个分组的样本中y=1的样本数$
$S=T-T_k,去掉k个分组之后的所有样本数据$
$T_{s0}:S中y=0的样本数$
$T_{s1}:S中y=1的样本数$

• 步骤：（数值型数据，比如收入）
  1. 对收入数据去重排序后，相邻的数据取平均数，得到A1，A2，A3，…
  2. 以A1，A2，A3，…为分界线，计算每一个A对应的GINI系数，
  3. 选择最小的GINI系数为分割点，继续第1,2步，直到达到条件结束。
  4. 最小的GINI系数小于阈值，结束。
  5. 数的深度（划分的区间）大于指定的区间，结束。
• 步骤：（分类型数据，比如婚姻）
  1. 分类型数据，数据已经分好，比如分为单身（A1），已婚（A2），离婚（A3），其他（A4）
  2. 计算所有组合的GINI系数
  3. 选择最小的GINI系数为分割点，继续第1,2步，直到达到条件结束
  4. 最小的GINI系数小于阈值，结束。
  5. 数的深度（划分的区间）大于指定的区间，结束。
• 决策树步骤：
  1. 计算所有特征每一个分组的GINI系数，最小的GINI系数为根节点，划分好数据
  2. 继续计算每个划分好的GINI系数，找出最小的GINI系数，为根节点，继续重复
  3. 最小的GINI系数小于阈值，结束。
  4. 数的深度（划分的区间）大于指定的区间，结束。

# 修改一下数据类型，
# sex：0（男），1（女）
# status：0（单身），1（已婚）
# y：0（good），1（bad）
df2["sex"] = df2["sex"].map(lambda x:0 if x=="男" else 1)
df2["status"] = df2["status"].map(lambda x:0 if x=="单身" else 1)
df2["y"] = df2["y"].map(lambda x:0 if x=="good" else 1)

from sklearn import tree
X, y = df2.iloc[:,:-1],df2.iloc[:,-1]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)

import graphviz 
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None) 
graph = graphviz.Source(dot_data) 
# graph.render("tree") pdf
iris = load_iris()
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,proportion=True, 
                     feature_names=['sex', 'status', 'age', 'month', 'amount',],  
                     class_names=["0","1"],  
                     filled=True, rounded=True,  
                     special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)  
graph 

# 预测sex=男，status=单身，age=24，month=12，amount=2000，的结果
clf.predict(X=[[0,0,24,12,2000]])
# array([1])

预测结果为1,（bad），所以sex=男，status=单身，age=24，month=12，amount=2000的客户，可能为逾期用户。

本文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42060598/article/details/110429763