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决策树Decision Tree 及实现

2016-04-05 13:44  GarfieldEr007  阅读(580)  评论(0)  编辑  收藏  举报
 

Decision Tree 及实现

标签： 决策树熵信息增益分类有监督
2014-03-17 12:12 15010人阅读 评论(41) 收藏 举报
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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。

本文基于python逐步实现Decision Tree(决策树)，分为以下几个步骤：

 

  • 加载数据集
  • 熵的计算
  • 根据最佳分割feature进行数据分割
  • 根据最大信息增益选择最佳分割feature
  • 递归构建决策树
  • 样本分类

 

关于决策树的理论方面本文几乎不讲，详情请google keywords:“决策树 信息增益  熵”

将分别体现于代码。

本文只建一个.py文件，所有代码都在这个py里

 

 

1.加载数据集

我们选用UCI经典Iris为例

Brief of IRIS:

Data Set Characteristics:  

Multivariate

Number of Instances:

150

Area:

Life

Attribute Characteristics:

Real

Number of Attributes:

4

Date Donated

1988-07-01

Associated Tasks:

Classification

Missing Values?

No

Number of Web Hits:

533125

 

 

Code：

 

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  1. from numpy import *  
  2. #load "iris.data" to workspace  
  3. traindata = loadtxt("D:\ZJU_Projects\machine learning\ML_Action\Dataset\Iris.data",delimiter = ',',usecols = (0,1,2,3),dtype = float)  
  4. trainlabel = loadtxt("D:\ZJU_Projects\machine learning\ML_Action\Dataset\Iris.data",delimiter = ',',usecols = (range(4,5)),dtype = str)  
  5. feaname = ["#0","#1","#2","#3"] # feature names of the 4 attributes (features)  

Result:

 

           

左图为实际数据集，四个离散型feature，一个label表示类别（有Iris-setosa, Iris-versicolor，Iris-virginica 三个类）

 

 

 

2. 熵的计算

entropy是香农提出来的（信息论大牛），定义见wiki

注意这里的entropy是H(C|X=xi)而非H(C|X), H（C|X）的计算见第下一个点，还要乘以概率加和

Code：

 

 

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  1. from math import log  
  2. def calentropy(label):  
  3.     n = label.size # the number of samples  
  4.     #print n  
  5.     count = {} #create dictionary "count"  
  6.     for curlabel in label:  
  7.         if curlabel not in count.keys():  
  8.             count[curlabel] = 0  
  9.         count[curlabel] += 1  
  10.     entropy = 0  
  11.     #print count  
  12.     for key in count:  
  13.         pxi = float(count[key])/n #notice transfering to float first  
  14.         entropy -= pxi*log(pxi,2)  
  15.     return entropy  
  16.   
  17. #testcode:  
  18. #x = calentropy(trainlabel)  

 

 

Result：

 

 

 

 

 

 

3. 根据最佳分割feature进行数据分割

假定我们已经得到了最佳分割feature，在这里进行分割（最佳feature为splitfea_idx）

第二个函数idx2data是根据splitdata得到的分割数据的两个index集合返回datal (samples less than pivot), datag(samples greater than pivot), labell, labelg。 这里我们根据所选特征的平均值作为pivot

 

 

 

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  1. #split the dataset according to label "splitfea_idx"  
  2. def splitdata(oridata,splitfea_idx):  
  3.     arg = args[splitfea_idx] #get the average over all dimensions  
  4.     idx_less = [] #create new list including data with feature less than pivot  
  5.     idx_greater = [] #includes entries with feature greater than pivot  
  6.     n = len(oridata)  
  7.     for idx in range(n):  
  8.         d = oridata[idx]  
  9.         if d[splitfea_idx] < arg:  
  10.             #add the newentry into newdata_less set  
  11.             idx_less.append(idx)  
  12.         else:  
  13.             idx_greater.append(idx)  
  14.     return idx_less,idx_greater  
  15.   
  16. #testcode:2  
  17. #idx_less,idx_greater = splitdata(traindata,2)  
  18.   
  19.   
  20. #give the data and labels according to index  
  21. def idx2data(oridata,label,splitidx,fea_idx):  
  22.     idxl = splitidx[0] #split_less_indices  
  23.     idxg = splitidx[1] #split_greater_indices  
  24.     datal = []  
  25.     datag = []  
  26.     labell = []  
  27.     labelg = []  
  28.     for i in idxl:  
  29.         datal.append(append(oridata[i][:fea_idx],oridata[i][fea_idx+1:]))  
  30.     for i in idxg:  
  31.         datag.append(append(oridata[i][:fea_idx],oridata[i][fea_idx+1:]))  
  32.     labell = label[idxl]  
  33.     labelg = label[idxg]  
  34.     return datal,datag,labell,labelg  


 

这里args是参数，决定分裂节点的阈值（每个参数对应一个feature，大于该值分到>branch，小于该值分到<branch）,我们可以定义如下：

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  1. args = mean(traindata,axis = 0)  



测试：按特征2进行分类，得到的less和greater set of indices分别为：

 

也就是按args[2]进行样本集分割，<和>args[2]的branch分别有57和93个样本。

 

 

 

4. 根据最大信息增益选择最佳分割feature

信息增益为代码中的info_gain, 注释中是熵的计算

 

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  1. #select the best branch to split  
  2. def choosebest_splitnode(oridata,label):  
  3.     n_fea = len(oridata[0])  
  4.     n = len(label)  
  5.     base_entropy = calentropy(label)  
  6.     best_gain = -1  
  7.     for fea_i in range(n_fea): #calculate entropy under each splitting feature  
  8.         cur_entropy = 0  
  9.         idxset_less,idxset_greater = splitdata(oridata,fea_i)  
  10.         prob_less = float(len(idxset_less))/n  
  11.         prob_greater = float(len(idxset_greater))/n  
  12.           
  13.         #entropy(value|X) = \sum{p(xi)*entropy(value|X=xi)}  
  14.         cur_entropy += prob_less*calentropy(label[idxset_less])  
  15.         cur_entropy += prob_greater * calentropy(label[idxset_greater])  
  16.           
  17.         info_gain = base_entropy - cur_entropy #notice gain is before minus after  
  18.         if(info_gain>best_gain):  
  19.             best_gain = info_gain  
  20.             best_idx = fea_i  
  21.     return best_idx    
  22.   
  23. #testcode:  
  24. #x = choosebest_splitnode(traindata,trainlabel)  


 


这里的测试针对所有数据，分裂一次选择哪个特征呢？

 

 

 

 

 

5. 递归构建决策树

详见code注释，buildtree递归地构建树。

递归终止条件：

①该branch内没有样本（subset为空） or

②分割出的所有样本属于同一类 or 

③由于每次分割消耗一个feature，当没有feature的时候停止递归，返回当前样本集中大多数sample的label

 

 

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  1. #create the decision tree based on information gain  
  2. def buildtree(oridata, label):  
  3.     if label.size==0: #if no samples belong to this branch  
  4.         return "NULL"  
  5.     listlabel = label.tolist()  
  6.     #stop when all samples in this subset belongs to one class  
  7.     if listlabel.count(label[0])==label.size:  
  8.         return label[0]  
  9.           
  10.     #return the majority of samples' label in this subset if no extra features avaliable  
  11.     if len(feanamecopy)==0:  
  12.         cnt = {}  
  13.         for cur_l in label:  
  14.             if cur_l not in cnt.keys():  
  15.                 cnt[cur_l] = 0  
  16.             cnt[cur_l] += 1  
  17.         maxx = -1   
  18.         for keys in cnt:  
  19.             if maxx < cnt[keys]:  
  20.                 maxx = cnt[keys]  
  21.                 maxkey = keys  
  22.         return maxkey  
  23.       
  24.     bestsplit_fea = choosebest_splitnode(oridata,label) #get the best splitting feature  
  25.     print bestsplit_fea,len(oridata[0])  
  26.     cur_feaname = feanamecopy[bestsplit_fea] # add the feature name to dictionary  
  27.     print cur_feaname  
  28.     nodedict = {cur_feaname:{}}   
  29.     del(feanamecopy[bestsplit_fea]) #delete current feature from feaname  
  30.     split_idx = splitdata(oridata,bestsplit_fea) #split_idx: the split index for both less and greater  
  31.     data_less,data_greater,label_less,label_greater = idx2data(oridata,label,split_idx,bestsplit_fea)  
  32.       
  33.     #build the tree recursively, the left and right tree are the "<" and ">" branch, respectively  
  34.     nodedict[cur_feaname]["<"] = buildtree(data_less,label_less)  
  35.     nodedict[cur_feaname][">"] = buildtree(data_greater,label_greater)  
  36.     return nodedict  
  37.       
  38. #testcode:  
  39. #mytree = buildtree(traindata,trainlabel)  
  40. #print mytree  

 

 

Result:

mytree就是我们的结果，#1表示当前使用第一个feature做分割，'<'和'>'分别对应less 和 greater的数据。

 

 

 

 

6. 样本分类

根据构建出的mytree进行分类，递归走分支

 

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  1. #classify a new sample  
  2. def classify(mytree,testdata):  
  3.     if type(mytree).__name__ != 'dict':  
  4.         return mytree  
  5.     fea_name = mytree.keys()[0] #get the name of first feature  
  6.     fea_idx = feaname.index(fea_name) #the index of feature 'fea_name'  
  7.     val = testdata[fea_idx]  
  8.     nextbranch = mytree[fea_name]  
  9.       
  10.     #judge the current value > or < the pivot (average)  
  11.     if val>args[fea_idx]:  
  12.         nextbranch = nextbranch[">"]  
  13.     else:  
  14.         nextbranch = nextbranch["<"]  
  15.     return classify(nextbranch,testdata)  
  16.   
  17. #testcode  
  18. tt = traindata[0]  
  19. x = classify(mytree,tt)  
  20. print x  

Result：

 

 

为了验证代码准确性，我们换一下args参数，把它们都设成0（很小）

args = [0,0,0,0]

建树和分类的结果如下：

可见没有小于pivot(0)的项，于是dict中每个<的key对应的value都为空。

 

 

 

本文中全部代码下载：决策树python实现

Reference: Machine Learning in Action

 

from: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/20905311