决策树实战项目-鸢尾花分类

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决策树实战项目-鸢尾花分类

一、实验介绍

1.1 实验内容

决策树是机器学习中一种简单而又经典的算法。本次实验将带领了解决策树的基本原理，并学习使用 scikit-learn 来构建一个决策树分类模型，最后使用此模型预测鸢尾花的种类。

1.2 实验知识点

• 决策树的基本原理。
• 决策树在生成和修剪中使用的 ID3, C4.5 及 CART 算法。
• 使用 scikit-learn 中提供的决策树分类器进行实例验证。

1.3 实验环境

• python2.7
• Xfce 终端
• ipython

1.4 适合人群

本课程难度为一般，属于初级级别课程，适合具有 Python 基础，并对机器学习中决策树算法感兴趣的用户。

1.5 代码获取

你可以通过下面命令将代码下载到实验楼环境中，作为参照对比进行学习。

$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/863/decisionTree.py

二、决策树基本原理

2.1 决策树简介

决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。如图所示，决策树从根节点开始延伸，经过不同的判断条件后，到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。一般情况下，我们从根节点输入数据，经过多次判断后，这些数据就会被分为不同的类别。这就构成了一颗简单的分类决策树。

2.2 决策树学习

我们将决策数的思想引入到机器学习中，就产生了一种简单而又经典的预测方法 —— 决策树学习（Decision Tree Learning），亦简称为决策树。决策树可以用来解决分类或回归问题，分别称之为分类树或回归树。其中，分类树的输出是一个标量，而回归树的一般输出为一个实数。

通常情况下，决策树利用损失函数最小的原则建立模型，然后再利用该模型进行预测。决策树学习通常包含三个阶段：特征选择、树的生成，树的修剪。

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2.3 特征选择

特征选择是建立决策树之前十分重要的一步。如果是随机地选择特征，那么所建立决策树的学习效率将会大打折扣。举例来讲，银行采用决策树来解决信用卡审批问题，判断是否向某人发放信用卡可以根据其年龄、工作单位、是否有不动产、历史信贷情况等特征决定。而选择不同的特征，后续生成的决策树就会不一致，这种不一致最终会影响到决策树的分类效率。

通常我们在选择特征时，会考虑到两种不同的指标，分别为：信息增益和信息增益比。要想弄清楚这两个概念，我们就不得不提到信息论中的另一个十分常见的名词 —— 熵。

熵（Entropy）是表示随机变量不确定性的度量。简单来讲，熵越大，随机变量的不确定性就越大。而特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 g(D, A) 定义为集合 D 的熵 H(D) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 H(D/A) 之差。

上面这段定义读起来很拗口，也不是特别容易理解。那么，下面我使用更通俗的语言概述一下。简单来讲，每一个特征针对训练数据集的前后信息变化的影响是不一样的，信息增益越大，即代表这种影响越大。而影响越大，就表明该特征更加重要。

2.4 生成算法

当我们了解信息增益的概念之后，我们就可以学习决策树的生成算法了。其中，最经典的就数 John Ross Quinlan 提出的 ID3 算法，这个算法的核心理论即源于上面提到的信息增益。

ID3 算法通过递归的方式建立决策树。建立时，从根节点开始，对节点计算每个独立特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点特征。接下来，对该特征施加判断条件，建立子节点。然后针对子节点再此使用信息增益进行判断，直到所有特征的信息增益很小或者没有特征时结束，这样就逐步建立一颗完整的决策树。

除了从信息增益演化而来的 ID3 算法，还有一种常见的算法叫 C4.5。C4.5 算法同样由 John Ross Quinlan 发明，但它使用了信息增益比来选择特征，这被看成是 ID3 算法的一种改进。

ID3 和 C4.5 算法简单高效，但是他俩均存在一个缺点，那就是用“完美去造就了另一个不完美”。这两个算法从信息增益和信息增益比开始，对整个训练集进行的分类，拟合出来的模型针对该训练集的确是非常完美的。但是，这种完美就使得整体模型的复杂度较高，而对其他数据集的预测能力就降低了，也就是我们常说的过拟合而使得模型的泛化能力变弱。

当然，过拟合的问题也是可以解决的，那就是对决策树进行修剪。

2.5 决策树修剪

决策树的修剪，其实就是通过优化损失函数来去掉不必要的一些分类特征，降低模型的整体复杂度。修剪的方式，就是从树的叶节点出发，向上回缩，逐步判断。如果去掉某一特征后，整棵决策树所对应的损失函数更小，那就就将该特征及带有的分支剪掉。

由于 ID3 和 C4.5 只能生成决策树，而修剪需要单独进行，这也就使得过程更加复杂了。1984年，Breiman 提出了 CART 算法，使这个过程变得可以一步到位。CART 算法本身就包含了决策树的生成和修剪，并且可以同时被运用到分类树和回归树。这就是和 ID3 及 C4.5 之间的最大区别。

CART 算法在生成树的过程中，分类树采用了基尼指数（Gini Index）最小化原则，而回归树选择了平方损失函数最小化原则。基尼指数其实和前面提到的熵的概念是很相似的。简单概述区别的话，就是数值相近但不同，而基尼指数在运算过程中的速度会更快一些。

CART 算法也包含了树的修剪。CART 算法从完全生长的决策树底端剪去一些子树，使得模型更加简单。而修剪这些子树时，是每次去除一颗，逐步修剪直到根节点，从而形成一个子树序列。最后，对该子树序列进行交叉验证，再选出最优的子树作为最终决策树。

三、鸢尾花分类实验

如果你感觉理论看起来比较费劲，不用担心。接下来就带领你用非常少的代码量来构建一个决策树分类模型，实现对鸢尾花分类。

3.1 数据集简介

鸢尾花数据集是机器学习领域一个非常经典的分类数据集。接下来，我们就用这个训练集为基础，一步一步地训练一个机器学习模型。首先，我们来看一下该数据集的基本构成。数据集名称的准确名称为Iris Data Set，总共包含 150 行数据。每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。其中 4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。而目标值及为三种不同类别的鸢尾花，分别为：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。

3.2 数据获取及划分

你可以通过著名的 UCI 机器学习数据集网站下载该数据集。本实验中，为了更加便捷地实验。我们直接实验 scikit-learn 提供的方法导入该数据集即可。打开实验环境右下角的菜单 > 附件 > ipython，依次键入代码。

# -*-  coding: utf-8 -*-from sklearn import datasets #导入方法类iris = datasets.load_iris() #加载 iris 数据集iris_feature = iris.data #特征数据iris_target = iris.target #分类数据

接下来，你可以直接通过 print iris_target 查看一下花的分类数据。这里，scikit-learn 已经将花的原名称进行了转换，其中 0, 1, 2 分别代表 Iris Setosa, Iris Versicolour 和 Iris Virginica。

你会发现，这些数据是按照鸢尾花类别的顺序排列的。所以，如果我们将其直接划分为训练集和数据集的话，就会造成数据的分布不均。详细来讲，直接划分容易造成某种类型的花在训练集中一次都未出现，训练的模型就永远不可能预测出这种花来。你可能会想到，我们将这些数据大乱后再划分训练集和数据集。当然，更方便地，scikit-learn 为我们提供了训练集和数据集的方法。

from sklearn.cross_validation import train_test_splitfeature_train, feature_test, target_train, target_test = train_test_split(iris_feature, iris_target, test_size=0.33, random_state=42)

其中，feature_train, feature_test, target_train,target_test 分别代表训练集特征、测试集特征、训练集目标值、验证集特征。test_size 参数代表划分到测试集数据占全部数据的百分比，你也可以用train_size 来指定训练集所占全部数据的百分比。一般情况下，我们会将整个训练集划分为 70% 训练集和 30% 测试集。最后的 random_state 参数表示乱序程度。

数据集划分之后，我们可以再次执行 print iris_target 看一下结果。

现在，你会发现花的种类已经变成了乱序状态，并且只包含有整个训练集的 70% 数据。

3.2 模型训练及预测

划分完训练集和测试集之后，我们就可以开始预测了。首先是从 scikit-learn 中导入决策树分类器。然后实验 fit 方法和 predict 方法对模型进行训练和预测。

# -*-  coding: utf-8 -*-from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierdt_model = DecisionTreeClassifier() # 所以参数均置为默认状态dt_model.fit(feature_train,target_train) # 使用训练集训练模型predict_results = dt_model.predict(feature_test) # 使用模型对测试集进行预测

DecisionTreeClassifier() 模型方法中也包含非常多的参数值。例如：

• criterion = gini/entropy 可以用来选择用基尼指数或者熵来做损失函数。
• splitter = best/random 用来确定每个节点的分裂策略。支持“最佳”或者“随机”。
• max_depth = int 用来控制决策树的最大深度，防止模型出现过拟合。
• min_samples_leaf = int 用来设置叶节点上的最少样本数量，用于对树进行修剪。

我们可以将预测结果和测试集的真实值分别输出，对照比较。

当然，我们可以通过 scikit-learn 中提供的评估计算方法查看预测结果的准确度。

from sklearn.metrics import accuracy_scoreprint accuracy_score(predict_results, target_test)

其实，在 scikit-learn 中的分类决策树模型就带有 score 方法，只是传入的参数和 accuracy_score() 不太一致。

scores = dt_model.score(feature_test, target_test)

你可以看出两种准确度方法输入参数的区别。一般情况下，模型预测的准确度会和多方面因素相关。首先是数据集质量，本实验中，我们使用的数据集非常规范，几乎不包含噪声，所以预测准确度非常高。其次，模型的参数也会对预测结果的准确度造成影响。

六、实验总结

首先通过决策树的原理，加深了对介绍机器学习中决策树算法的理解。并采用 scikit-learn 中提供的决策树分类器构建预测模型，实现对鸢尾花进行分类。

七、课后习题

1. 尝试通过修改 DecisionTreeClassifier() 方法里面的值，查看模型参数对实验结果带来的影响。
2. 尝试载入 scikit-learn 中提供的另一个著名的 digits 数据集，同样实验决策树分类器实现手写字体识别实验。

八、参考链接

1. 《统计学习方法》，李航，清华大学出版社
2. 鸢尾花数据集，维基百科
3. 周志华《机器学习》习题解答：Ch4.4 - 编程实现CART算法与剪枝操作

           

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