机器学习算法及代码实现–决策树

机器学习算法及代码实现–决策树

1、决策树

决策树算法的核心在于决策树的构建，每次选择让整体数据香农熵（描述数据的混乱程度）减小最多的特征，使用其特征值对数据进行划分，每次消耗一个特征，不断迭代分类，直到所有特征消耗完（选择剩下数据中出现次数最多的类别作为这堆数据的类别），或剩下的数据全为同一类别，不必继续划分，至此决策树构建完成，之后我们依照这颗决策树对新进数据进行分类。

2、信息熵

一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚一件非常非常不确定的事情，或者是我们一无所知的事情，需要了解大量信息==>信息量的度量就等于不确定性的多少
例子：猜世界杯冠军，假如一无所知，猜多少次？实际中每个队夺冠的几率不是相等的，如果我们对其有足够了解，是否猜中的概率会增大？
信息熵用比特(bit)来衡量信息的多少，变量的不确定性越大，熵也就越大。
公式：

3、决策树算法（ID3）

我们以一个例子来讲述决策树的算法（判断该用户是否买电脑）

每次选择信息获取量最大的特征对其进行划分
Gain(A) = Info(D) - Infor_A(D) （原来的信息熵减去用A之后的信息熵=》获取的信息量）

计算过程：

类似，Gain(income) = 0.029, Gain(student) = 0.151, Gain(credit_rating)=0.048
所以，选择age作为第一个根节点
分类结果：

算法注意点：
1）根节点开始，样本在同一个类则为树叶，标记类号
2）选择信息获取量最大的进行划分
3）属性为离散值连续则必须离散化
4）根据属性划分分支，分支的子节点不用再考虑该属性
停止条件
1）所有节点属于同一类
2）没有可划分的属性了： 以当中的大多数来确定类
3）属性下没节点：以父节点中的多少类作为类

4、其它决策树算法

C4.5、CART

5、对于过拟合的处理方法

先剪枝：一定深度不再分
后剪枝：先生成，后按规则减

6、优缺点

优点：直观、易理解、小规模数据有效
缺点：处理连续变量不好，值域不好划分
类别多时，错误增加快
可规模性一般，大量数据时复杂性大

算法实现

#-*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import csv
from sklearn import preprocessing
from sklearn import tree
from sklearn.externals.six import StringIO

data = open('jueceshu.csv', 'rb')
reader = csv.reader(data)
headers = reader.next()
print headers

featureList = []  # 特征集
labelList = []  # 标签集
for row in reader:
    # 最后一列是标签,构造标签集
    labelList.append(row[len(row)-1])
    # 构造特征集
    rowDict = {}
    for i in range(1, len(row)-1):
        # header里面是属性名，用来作键值
        rowDict[headers[i]] = row[i]
    featureList.append(rowDict)

print featureList

vec = DictVectorizer()
# 将特征转化为向量
dummyX = vec.fit_transform(featureList).toarray()

print ('dummyX:'+str(dummyX))
# 输出向量中每一项的含义
print vec.get_feature_names()

print 'labelList:' + str(labelList)

# 将标签变成列向量
lb = preprocessing.LabelBinarizer()
dummyY = lb.fit_transform(labelList)
print 'dummyY:' + str(dummyY)

# 利用tree中的分类器来创建决策树
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')  # 用ID3的算法  信息熵
clf = clf.fit(dummyX, dummyY)
print 'clf:' + str(clf)

# 画决策树
with open('jueceshu.dot', 'w') as f:
    # 把feature_name返回
    f = tree.export_graphviz(clf,feature_names=vec.get_feature_names(), out_file=f)

oneRowX = dummyX[0, :]
print 'oneRowX:' + str(oneRowX)

# 构造新的情况，并预测
newRowX = oneRowX
newRowX[0] = 1
newRowX[2] = 0
print 'newRowX:' + str(newRowX)

# 用模型预测
predictedY = clf.predict(newRowX)
print 'predictedY:' + str(predictedY)