决策树
在上一篇博客中，介绍了决策树的构建过程，以及为了预防过拟合进行的剪枝操作和数据缺失值处理，这篇博客简单以代码的形式展示如何应用决策树，主要是应用Python中的机器学习库sklearn。
代码如下：
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使用决策树模型完成分类问题
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# 用于数据处理和分析的工具包
import pandas as pd
# 引入用于数据预处理和特征工程的工具包
from sklearn import preprocessing
# import 决策树工具包
from sklearn import tree
# 读取数据
adult_data = pd.read_csv('./DecisionTree.csv')
# 打印数据的前5行，了解一下数据
print(adult_data.head(5))
# 打印数据相关信息
print(adult_data.info())
# 打印数据的shape
print(adult_data.shape)
# 打印数据的列名
print(adult_data.columns)
# 特征和标签进行区分
feature_columns = [u'workclass', u'education', u'marital-status', u'occupation', u'relationship', u'race', u'gender', u'native-country']
label_column = ['income']
#区分特征和目标列
features = adult_data[feature_columns]
label = adult_data[label_column]
# 打印特征的前两行查看
print(features.head(2))
# 特征处理/特征工程
# get_dummies将离散特征转化为one-hot编码形式
features = pd.get_dummies(features)
# 构建模型
# 初始化一个决策树分类器
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=4)
# 用决策树分类器拟合数据
clf = clf.fit(features.values, label.values)
# 打印决策树分类器的结构/参数
print(clf)
# 进行预测
result = clf.predict(features.values)
print(result)
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决策树的可视化
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import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(clf,
out_file=None,
feature_names=features.columns,
class_names = ['<=50k', '>50k'],
filled = True,
rounded =True
)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render('adult_data')参数说明：
在构建决策树的时候，使用如下语句进行初始化设置：
# 初始化一个决策树分类器
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=4)在sklearn中，tree.DecisionTreeClassifier函数参数较多，但通常参数都会有默认值，我们只需要调整其中较为重要的几个参数就行。通常来说，较为重要的参数有：
- criterion：用以设置属性选择时，是基于信息熵还是基尼系数（可选参数为'entropy'和'gini'）。
- max_depth：最大深度，防止过拟合（实际使用时，建议从=3开始尝试，看看拟合的效果再决定是否增加设定深度）。
- min_samples_leaf：限定每个节点分枝后子节点至少有多少个数据，否则就不分枝（同样是为了防止过拟合）。
参考资料：