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Python机器学习应用之决策树分类实例详解

程序员文章站 2023-12-29 19:38:16
目录一、数据集二、实现过程1 数据特征分析2 利用决策树模型在二分类上进行训练和预测3 利用决策树模型在多分类(三分类)上进行训练与预测三、keys1 构建过程2 划分选择3 重要参数一、数据集小企鹅...

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

Python机器学习应用之决策树分类实例详解

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Python机器学习应用之决策树分类实例详解

Python机器学习应用之决策树分类实例详解

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()

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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()

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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~~

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