决策树--My way of ML10

基础知识

信息增益：得知一个特征条件之后，减少的信息熵的大小

简单比喻

我们如何判断一个人是女人：

1. 长头发吗
2. 有第二性征吗
3. 说话声音嗲吗

如果画成一个树的话那就是，长头发吗，是的话判断右子树（有第二性征吗），是的话判断右子树（声音嗲吗），是的话就是女人。

那么让计算机来做的话，它怎么会知道把长头发吗放在树的根部呢，就是更具信息熵来判断的，如果得知了这个特征之后减少的信息熵越大，说明这个特征越能够区分男女。

这就是决策树的基本知识远离，数学原理参考这里

决策树API：sklearn.tree_DecisionTreeClassifier
参数：
criterion=‘gini’,默认划分依据是基尼系数
max_depth=None,树的最大深度
radom_state=None,随机数种子

决策树结构和本地保存

sklearn.tree.export_graphviz()到处DOT格式

决策树来预测泰坦尼克号乘客生死

数据集在这里下载，当然可以直接pandas.read_csv(“网址”)

首先观察数据
这么多特征值我们肯定不是都要，我们选择pclass，年龄和性别作为特征值，读者可以仔细想想选择的依据，survived作为目标值

然后我们要填充缺失值，分割数据集测试集。

保存的决策树如下图：

预测结果如图：

1代表生，0代表死

总结

决策树的优点是：树木可视化，需要很少的数据准备
缺点是：容易过拟合

解决办法是：剪枝算法，随机森林参数调优

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