机器学习-决策树
作者：互联网
- 简介
决策树是基于树结构进行决策的，决策树的目的是产生一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单而直观的“分而治之”（divide-and-conquer）的策略。
- 伪代码
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输入：训练集D = {(x1,y1),(x2,y2),........,(xm,ym)};
属性集A = {a1,a2,.............,ad}
过程：函数TreeGenerate(D,A)
1：生成结点 node；
2：if D中样本全属于同一类别C then
3： 将node标记为C类叶节点；return
4：end if
5：if A == Φ or D中样本在A上取值相同 then
6： 将node标记为叶节点，其类别标记为D中样本数最多的类；return
7：end if
8：从A中选择最优划分属性a*； #这里就需要划分算法
9：for a* 的每一个值 a*v do
10 ： 为node生成一个分支；令Dv表示D中在a*上取值为a*v 的样本子集；
11 ： if Dv为空 then
12 ： 将分支节点标记为叶节点，其类别标记为D中样本最多的类；return
13 ： else
14 ： 以 TreeGenerate(Dv , A\{a*})为分支节点 #精髓递归
15 ： end if
16 ：end for
输出：以node为根结点的一颗决策树
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伪代码注意点
递归返回情况：
1.当前节点包含的样本全属于同一类别，无需划分；
2.当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上的取值相同；
3.当前节点包含的样本集合为空，不能划分；
特别地，在第2种情形下，我们把当前节点标记为叶结点，并将其类别设定为该结点所含样本最多的类别；在第3种情形下，同样把当前结点标记为叶结点，但将其类别设定为其父结点所含样本最多的类别。即2为当前结点的后验分布，3则是把父结点的样本分布当作结点的先验分布。
- 划分算法
1.信息熵（information entropy）是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合D种第k类样本所占的比例为pk(k = 1,2,........,|y|),则D的信息熵定义为
Ent（D）的值越小，则D的纯度越高。
2.信息增益（information gain）
假定离散属性a有V个可能的取值{a1 ,a2,.......,av},若使用a来对样本集D进行划分，则会产生V个分支结点，其中第v个分支结点包含了D中所有在属性a上取值为av的样本，记为Dv.根据上述公式计算Dv的信息熵，再考虑到不同的分支结点包含的样本数不同，给分支结点赋予权重|Dv|/|D|，即样本数越多的分支结点的影响越大，于是可计算出用属性a对样本集D进行划分所获得的“信息增益“
一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性a来进行划分所获得的”纯度提升“越大。
3.增益率
信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，著名的C4.5决策树算法不直接使用信息增益，而是使用增益率（gain ratio）来选择最优划分属性。
其中
称为属性a的“固有值”。属性a的可能取值数目越多（即V越大），则IV（a）的值通常会越大。
需注意的是，增益率准则对可取值数目较少的属性有所偏好，因此，C4.5算法并不是直接选择增益率最大的候选划分属性，而是使用了一个启发式：先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的。
4.基尼指数
CART决策树使用“基尼系数”来选择划分属性。数据集D的纯度可以用基尼值来度量：
直观来说，Gini（D）反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。因此，Gini（D）越小，则数据集D的纯度越高。则属性a的基尼指数定义为
于是，我们再候选属性集合A中，选择那个使得划分后基尼指数最小的属性作为最优划分属性，即a*= arg min Gini_index( D,a)
- 剪枝处理
剪枝（pruning）是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。
预剪枝：在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分并将当前结点标记为叶节点；
后剪枝：从训练集生成一颗完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶节点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶节点。
- 连续与缺失值
可以将连续属性离散化，最简单的策略是采用二分法对连续属性进行处理。
缺失值处理
- 多变量决策树
emmmmm
- 实例代码
from math import log
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib.font_manager import FontProperties
'''
函数说明：计算信息熵函数
输入：data,计算列名
输出：信息熵
'''
def compute_infoentropy(Dataframe,columns_name):
data = Dataframe[columns_name]
data_classify = []
length = len(data)
for singledata in data:
if len(data_classify) == 0:
data_classify.append([singledata,1])
else:
exist = 0
for i in range(len(data_classify)):
if data_classify[i][0] == singledata:
data_classify[i][1] = data_classify[i][1]+1
exist = 1
if exist == 0:
data_classify.append([singledata,1])
infoentropy = 0
for data_classfy1 in data_classify:
infoentropy += data_classfy1[1] / length * log(data_classfy1[1] / length,2)
infoentropy = -infoentropy
return infoentropy
'''
函数说明：将数据依照某种类型分类
输入：数据，数据分类类型
输出：分类数据
'''
def my_classify(Dataframe,columns_name):
data = Dataframe[columns_name]
classify = []
for singledata in data:
if singledata not in classify:
classify.append(singledata)
return classify
'''
函数说明：计算各类别的信息增益（information gain），并选择信息增益最大的类别，进行相应划分
输入:数据，类别
输出:最大类别
'''
def choose_bestfeature(Dataframe):
#获取columns_names
columns_names = list(Dataframe)
key_name = columns_names[-1]
columns_names = columns_names[:-1]
data_count = Dataframe[key_name].count()
gain_list=[]
#计算各属性信息增益值
key_infoentropy = compute_infoentropy(Dataframe,key_name)
for singlename in columns_names:
classify = my_classify(Dataframe,singlename)
dflist = []
for edata in classify:
dflist.append(Dataframe[Dataframe[singlename] == edata])
sum_infoentropy = 0
for dflist1 in dflist:
sum_infoentropy += dflist1[key_name].count()/data_count*compute_infoentropy(dflist1,key_name)
gain_list.append([singlename,key_infoentropy-sum_infoentropy])
max_gain = ['',0]
for gain in gain_list:
if gain[1]>max_gain[1]:
max_gain=gain
return max_gain[0]
'''
函数说明：获取当前最大分类的属性
输入：data
输出：特征属性数量占多数的属性
'''
def get_maxproperty(Dataframe):
my_property = []
clnname=list(Dataframe)
for data in Dataframe[clnname[0]]:
exist = 0
for i in range(len(my_property)):
if my_property[i][0] == data:
my_property[i][1] += 1
exist = 1
if exist == 0:
my_property.append([data,1])
max_p=['',0]
for my_property1 in my_property:
if my_property1[1]>max_p[1]:
max_p[0]=my_property1[0]
return max_p[0]
'''
函数说明：决策树主函数
输入：数据集
输出：字典形式的决策树
'''
def mydescion_tree(Dataframe,feature):
key_featlist = Dataframe.iloc[:,-1]
if key_featlist.loc[key_featlist == key_featlist.iloc[0]].count() == key_featlist.count(): #如果分类相同，则取该分类
return key_featlist.iloc[0]
if Dataframe.shape[1] == 1: #如果只剩下一列数据（即分到了最后一类特征），那么取分类占多数的分类
return get_maxproperty(Dataframe)
bestfeature = choose_bestfeature(Dataframe) #找出当前最佳特征
feature.append(bestfeature)
tree = {bestfeature : {}} #创建节点用的
classify = my_classify(Dataframe,bestfeature) #找出当前最佳特征共有几种属性
for classify1 in classify: #遍历当前特征的属性
# 递归，后面dataframe是获取特征等于当前属性的dataframe后并删除当前最佳特征，因为已经分过类了，进入递归。
tree[bestfeature][classify1] = mydescion_tree(Dataframe[Dataframe[bestfeature]==classify1].drop([bestfeature],axis=1),feature)
return tree
#测试数据
df1 = pd.read_excel('西瓜数据.xlsx',engine='openpyxl')
df1 = df1.iloc[:,1:]
tree = mydescion_tree(df1,feature=[])
print(tree)
参考文献：博客园里的一位同学，周志华《机器学习》
标签：结点,机器,Dataframe,学习,属性,data,classify,决策树 来源： https://www.cnblogs.com/bahe/p/14142950.html