Python机器学习应用之决策树分类实例详解

一、数据集

小企鹅数据集，提取码：1234

该数据集一共包含8个变量，其中7个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为 企鹅的类别 其都属于企鹅类的三个亚属，分别是(adélie, chinstrap and gentoo)。包含的三种种企鹅的七个特征，分别是所在岛屿，嘴巴长度，嘴巴深度，脚蹼长度，身体体积，性别以及年龄。

二、实现过程

1 数据特征分析

##  基础函数库
import numpy as np 
import pandas as pd

## 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#%%读入数据
#利用pandas自带的read_csv函数读取并转化为dataframe格式
data = pd.read_csv('d:\python\ml\data\penguins_raw.csv')
#我选取了四个简单的特征进行研究
data = data[['species','culmen length (mm)','culmen depth (mm)',
            'flipper length (mm)','body mass (g)']]
data.info()
#查看数据
print(data.head())
#发现数据中存在的nan，缺失值此处使用-1将缺失值进行填充
data=data.fillna(-1)
print(data.tail())
#查看对应标签
print(data['species'].unique())
#统计每个类别的数量
print(pd.series(data['species']).value_counts())
#对特征进行统一描述
print(data.describe())
#可视化描述
sns.pairplot(data=data,diag_kind='hist',hue='species')
plt.show()
#%%为了方便处理，将标签数字化
# 'adelie penguin (pygoscelis adeliae)'        ------0
#  'gentoo penguin (pygoscelis papua)'          ------1
#  'chinstrap penguin (pygoscelis antarctica)   ------2 

def trans(x):
    if x == data['species'].unique()[0]:
        return 0
    if x == data['species'].unique()[1]:
        return 1
    if x == data['species'].unique()[2]:
        return 2
data['species'] = data['species'].apply(trans)

#利用箱图得到不同类别在不同特征上的分布差异
for col in data.columns:
    if col != 'species':
        sns.boxplot(x='species', y=col, saturation=0.5, palette='pastel', data=data)
        plt.title(col)
        plt.show()
        plt.figure()

#%%选取species，culmen_length和culmen_depth三个特征绘制三维散点图
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

data_class0 = data[data['species']==0].values
data_class1 = data[data['species']==1].values
data_class2 = data[data['species']==2].values
# 'setosa'(0), 'versicolor'(1), 'virginica'(2)
ax.scatter(data_class0[:,0], data_class0[:,1], data_class0[:,2],label=data['species'].unique()[0])
ax.scatter(data_class1[:,0], data_class1[:,1], data_class1[:,2],label=data['species'].unique()[1])
ax.scatter(data_class2[:,0], data_class2[:,1], data_class2[:,2],label=data['species'].unique()[2])
plt.legend()
plt.show()

运行结果

2 利用决策树模型在二分类上进行训练和预测

#%%利用决策树模型在二分类上进行训练和预测——选取0和1两类样本，样本选取其中的四个特征
## 为了正确评估模型性能，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。
from sklearn.model_selection import train_test_split

data_target_part = data[data['species'].isin([0,1])][['species']]
data_features_part = data[data['species'].isin([0,1])][['culmen length (mm)','culmen depth (mm)',
            'flipper length (mm)','body mass (g)']]

## 测试集大小为20%， 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
    data_features_part, data_target_part, test_size = 0.2, random_state = 2020)
## 从sklearn中导入决策树模型
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn import tree
## 定义 决策树模型 
clf = decisiontreeclassifier(criterion='entropy')
# 在训练集上训练决策树模型
clf.fit(x_train, y_train)
#%% 可视化决策树
import pydotplus
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=none)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_png("d:\python\ml\dtpratree.png") 
#%% 在训练集和测试集上利用训练好的模型进行预测
train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)
from sklearn import metrics

## 利用accuracy（准确度）【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('the accuracy of the train_decisiontree is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('the accuracy of the test_decisiontree is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('the confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=true, cmap='blues')
plt.xlabel('predicted labels')
plt.ylabel('true labels')
plt.show()

运行结果

3 利用决策树模型在多分类（三分类）上进行训练与预测

#%%利用决策树在多分类（三分类）上进行训练和预测
## 测试集大小为20%， 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['culmen length (mm)','culmen depth (mm)',
            'flipper length (mm)','body mass (g)']], data[['species']], test_size = 0.2, random_state = 2020)
## 定义 决策树模型 
clf = decisiontreeclassifier()
# 在训练集上训练决策树模型
clf.fit(x_train, y_train)
## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测
train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)
train_predict_proba = clf.predict_proba(x_train)
test_predict_proba = clf.predict_proba(x_test)

print('the test predict probability of each class:\n',test_predict_proba)
## 其中第一列代表预测为0类的概率，第二列代表预测为1类的概率，第三列代表预测为2类的概率。

## 利用accuracy（准确度）【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('the accuracy of the train_decisiontree is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('the accuracy of the test_decisiontree is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))


## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('the confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=true, cmap='blues')
plt.xlabel('predicted labels')
plt.ylabel('true labels')
plt.show()

运行结果

三、keys

1 构建过程

决策树的构建过程是一个递归的过程，函数存在三种返回状态：

• 当前节点包含的样本全部属于同一类别，无需继续划分
• 当前属性集为空或者所有样本在某个属性上的取值相同，无法继续划分
• 当前节点包含的样本几何为空，无法划分

2 划分选择

决策树构建的关键是从特征集中选择最优划分属性，一般大家希望决策树每次划分节点中包含的样本尽量属于同一类别，也就是节点的“纯度”最高

• 信息熵：衡量数据混乱程度的指标，信息熵越小，数据的“纯度”越高
• 基尼指数：反应了从数据集中随机抽取两个类别的标记不一致的概率

3 重要参数

• criterion：用来决定模型特征选择的计算方法，sklearn提供两种方法：

entropy：使用信息熵

gini：使用基尼系数

• random_state&splitte：

random_state用于设置分支的随机模式的参数

splitter用来控制决策树中的随机选项

• max_depth：限制数的深度
• min_samples_leaf：一个节点在分支之后的每个子节点都必须包含至少几个训练样本。该参数设置太小，会出现过拟合现象，设置太大会阻止模型学习数据

886~~

到此这篇关于python机器学习应用之决策树分类实例详解的文章就介绍到这了,更多相关python 决策树分类实例内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！