机器学习实战笔记3(决策树与随机森林)

た入场券 2022-09-21 11:56 238阅读 0赞

决策树的优势就在于数据形式非常容易理解，而kNN的最大缺点就是无法给出数据的内在含义。

**1：简单概念描述**

决策树的类型有很多，有CART、ID3和C4.5等，其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的，这里不做详解，而ID3和C4.5都是基于信息熵的，它们两个得到的结果都是一样的，本次定义主要针对ID3算法。下面我们介绍信息熵的定义。

事件ai发生的概率用p(ai)来表示，而-log2(p(ai))表示为事件ai的不确定程度，称为ai的自信息量，sum(p(ai)\*I(ai))称为信源S的平均信息量—信息熵。

决策树学习采用的是自顶向下的递归方法， 其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零，此时每个叶节点中的实例都属于同一类。

ID3的原理是基于信息熵增益达到最大，设原始问题的标签有正例和负例，p和n表示其相应的个数。则原始问题的信息熵为

![SouthEast][]

其中N为该特征所取值的个数，比如\{rain，sunny\}，则N即为2

Gain = BaseEntropy – newEntropy

ID3的原理即使Gain达到最大值。信息增益即为熵的减少或者是数据无序度的减少。

ID3易出现的问题：如果是取值更多的属性，更容易使得数据更“纯”（尤其是连续型数值），其信息增益更大，决策树会首先挑选这个属性作为树的顶点。结果训练出来的形状是一棵庞大且深度很浅的树，这样的划分是极为不合理的。 此时可以采用C4.5来解决

C4.5的思想是最大化Gain除以下面这个公式即得到信息增益率：

![Center][]

其中底为2

**2:[Python][]代码的实现**

(1)   计算信息熵

**\[python\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

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1.  \#\#计算给定数据集的信息熵  
2.  **def** calcShannonEnt(dataSet):  
3.      numEntries = len(dataSet)  
4.      labelCounts = \{\}  
5.      **for** featVec **in** dataSet:  
6.          currentLabel = featVec\[-1\]  
7.          **if** currentLabel **not** **in** labelCounts.keys():     \#为所有可能分类创建字典  
8.              labelCounts\[currentLabel\] = 0  
9.          labelCounts\[currentLabel\] += 1  
10.     shannonEnt = 0.0  
11.     **for** key **in** labelCounts:  
12.         prob = float(labelCounts\[key\])/numEntries  
13.         shannonEnt -= prob \* log(prob,2)   \#以2为底数求对数  
14.     **return** shannonEnt

(2)   创建数据集

**\[python\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

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1.  \#创建数据  
2.  **def** createDataSet():  
3.      dataSet = \[\[1,1,'yes'\],  
4.                 \[1,1,'yes'\],  
5.                 \[1,0,'no'\],  
6.                 \[0,1,'no'\],  
7.                 \[0,1,'no'\]\]  
8.      labels = \['no surfacing', 'flippers'\]  
9.      **return** dataSet, labels

(3)   划分数据集

**\[python\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

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1.  \#依据特征划分数据集  axis代表第几个特征  value代表该特征所对应的值  返回的是划分后的数据集  
2.  **def** splitDataSet(dataSet, axis, value):  
3.      retDataSet = \[\]  
4.      **for** featVec **in** dataSet:  
5.          **if** featVec\[axis\] == value:  
6.              reducedFeatVec = featVec\[:axis\]  
7.              reducedFeatVec.extend(featVec\[axis+1:\])  
8.              retDataSet.append(reducedFeatVec)  
9.      **return** retDataSet

![SouthEast 1][]

(4)   选择最好的特征进行划分

**\[python\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

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1.  \#选择最好的数据集(特征)划分方式  返回最佳特征下标  
2.  **def** chooseBestFeatureToSplit(dataSet):  
3.      numFeatures = len(dataSet\[0\]) - 1   \#特征个数  
4.      baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)  
5.      bestInfoGain = 0.0; bestFeature = -1  
6.      **for** i **in** range(numFeatures):   \#遍历特征 第i个  
7.          featureSet = set(\[example\[i\] **for** example **in** dataSet\])   \#第i个特征取值集合  
8.          newEntropy= 0.0  
9.          **for** value **in** featureSet:  
10.             subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)  
11.             prob = len(subDataSet)/float(len(dataSet))  
12.             newEntropy += prob \* calcShannonEnt(subDataSet)   \#该特征划分所对应的entropy  
13.         infoGain = baseEntropy - newEntropy  
14.         **if** infoGain > bestInfoGain:  
15.             bestInfoGain = infoGain  
16.             bestFeature = i  
17.     **return** bestFeature

注意：这里数据集需要满足以下两个办法：

<1>所有的列元素都必须具有相同的数据长度

<2>数据的最后一列或者每个实例的最后一个元素是当前实例的类别标签。

(5)   创建树的代码

Python用字典类型来存储树的结构  返回的结果是myTree-字典

**\[python\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

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1.  \#创建树的函数代码   python中用字典类型来存储树的结构 返回的结果是myTree-字典  
2.  **def** createTree(dataSet, labels):  
3.      classList = \[example\[-1\] **for** example **in** dataSet\]  
4.      **if** classList.count(classList\[0\]) == len(classList):    \#类别完全相同则停止继续划分  返回类标签-叶子节点  
5.          **return** classList\[0\]  
6.      **if** len(dataSet\[0\]) == 1:  
7.          **return** majorityCnt(classList)       \#遍历完所有的特征时返回出现次数最多的  
8.      bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)  
9.      bestFeatLabel = labels\[bestFeat\]  
10.     myTree = \{bestFeatLabel:\{\}\}  
11.     **del**(labels\[bestFeat\])  
12.     featValues = \[example\[bestFeat\] **for** example **in** dataSet\]    \#得到的列表包含所有的属性值  
13.     uniqueVals = set(featValues)  
14.     **for** value **in** uniqueVals:  
15.         subLabels = labels\[:\]  
16.         myTree\[bestFeatLabel\]\[value\] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), subLabels)  
17.     **return** myTree

其中递归结束当且仅当该类别中标签完全相同或者遍历所有的特征此时返回次数最多的

![SouthEast 2][]

其中当所有的特征都用完时，采用多数表决的方法来决定该叶子节点的分类，即该叶节点中属于某一类最多的样本数，那么我们就说该叶节点属于那一类！。代码如下：

**\[python\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

[print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#多数表决的方法决定叶子节点的分类 ----  当所有的特征全部用完时仍属于多类  
2.  **def** majorityCnt(classList):  
3.      classCount = \{\}  
4.      **for** vote **in** classList:  
5.          **if** vote **not** **in** classCount.key():  
6.              classCount\[vote\] = 0;  
7.          classCount\[vote\] += 1  
8.      sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)  \#排序函数 operator中的  
9.      **return** sortedClassCount\[0\]\[0\]

即为如果数据集已经处理了所有的属性，但是类标签依然不是唯一的，此时我们要决定如何定义该叶子节点，在这种情况下，我们通常采用多数表决的方法来决定该叶子节点的分类。

(6)   使用决策树执行分类

**\[python\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

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1.  \#使用决策树执行分类  
2.  **def** classify(inputTree, featLabels, testVec):  
3.      firstStr = inputTree.keys()\[0\]  
4.      secondDict = inputTree\[firstStr\]  
5.      featIndex = featLabels.index(firstStr)   \#index方法查找当前列表中第一个匹配firstStr变量的元素的索引  
6.      **for** key **in** secondDict.keys():  
7.          **if** testVec\[featIndex\] == key:  
8.              **if** type(secondDict\[key\]).\_\_name\_\_ == 'dict':  
9.                  classLabel = classify(secondDict\[key\], featLabels, testVec)  
10.             **else**: classLabel = secondDict\[key\]  
11.     **return** classLabel

![SouthEast 3][]

注意递归的思想很重要。

(7)   决策树的存储

构造决策树是一个很耗时的任务。为了节省计算时间，最好能够在每次执行分类时调用已经构造好的决策树。为了解决这个问题，需要使用python模块pickle序列化对象，序列化对象可以在磁盘上保存对象，并在需要的时候读取出来。

**\[python\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

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1.  \#决策树的存储  
2.  **def** storeTree(inputTree, filename):         \#pickle序列化对象，可以在磁盘上保存对象  
3.      **import** pickle  
4.      fw = open(filename, 'w')  
5.      pickle.dump(inputTree, fw)  
6.      fw.close()  
7.    
8.    
9.  **def** grabTree(filename):               \#并在需要的时候将其读取出来  
10.     **import** pickle  
11.     fr = open(filename)  
12.     **return** pickle.load(fr)

![SouthEast 4][]

**3:matplotlib 注解**

Matplotlib提供了一个注解工具annotations，非常有用，它可以在数据图形上添加文本注释。注解通常用于解释数据的内容。

这段代码我也没看懂，所以只给出书上代码

**\[python\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

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1.  \# -\*- coding: cp936 -\*-  
2.  **import** matplotlib.pyplot as plt  
3.    
4.  decisionNode = dict(boxstyle = 'sawtooth', fc = '0.8')  
5.  leafNode = dict(boxstyle = 'round4', fc = '0.8')  
6.  arrow\_args = dict(arrowstyle = '<-')  
7.    
8.  **def** plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType):  
9.      createPlot.ax1.annotate(nodeTxt, xy = parentPt, xycoords = 'axes fraction',\\  
10.                             xytext = centerPt, textcoords = 'axes fraction',\\  
11.                             va = 'center', ha = 'center', bbox = nodeType, \\  
12.                             arrowprops = arrow\_args)  
13.   
14. \# 使用文本注解绘制树节点  
15. **def** createPlot():  
16.     fig = plt.figure(1, facecolor = 'white')  
17.     fig.clf()  
18.     createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon = False)  
19.     plotNode('a decision node', (0.5,0.1), (0.1,0.5), decisionNode)  
20.     plotNode('a leaf node', (0.8, 0.1), (0.3,0.8), leafNode)  
21.     plt.show()  
22.   
23.   
24. \#获取叶子节点数目和树的层数  
25. **def** getNumLeafs(myTree):  
26.     numLeafs = 0  
27.     firstStr = myTree.keys()\[0\]  
28.     secondDict = myTree\[firstStr\]  
29.     **for** key **in** secondDict.keys():  
30.         **if**(type(secondDict\[key\]).\_\_name\_\_ == 'dict'):  
31.             numLeafs += getNumLeafs(secondDict\[key\])  
32.         **else**: numLeafs += 1  
33.     **return** numLeafs  
34.   
35. **def** getTreeDepth(myTree):  
36.     maxDepth = 0  
37.     firstStr = myTree.keys()\[0\]  
38.     secondDict = myTree\[firstStr\]  
39.     **for** key **in** secondDict.keys():  
40.         **if**(type(secondDict\[key\]).\_\_name\_\_ == 'dict'):  
41.             thisDepth = 1\+ getTreeDepth(secondDict\[key\])  
42.         **else**: thisDepth = 1  
43.         **if** thisDepth > maxDepth: maxDepth = thisDepth  
44.     **return** maxDepth  
45.   
46.   
47. \#更新createPlot代码以得到整棵树  
48. **def** plotMidText(cntrPt, parentPt, txtString):  
49.     xMid = (parentPt\[0\]-cntrPt\[0\])/2.0 + cntrPt\[0\]  
50.     yMid = (parentPt\[1\]-cntrPt\[1\])/2.0 + cntrPt\[1\]  
51.     createPlot.ax1.text(xMid, yMid, txtString, va="center", ha="center", rotation=30)  
52.   
53. **def** plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):\#if the first key tells you what feat was split on  
54.     numLeafs = getNumLeafs(myTree)  \#this determines the x width of this tree  
55.     depth = getTreeDepth(myTree)  
56.     firstStr = myTree.keys()\[0\]     \#the text label for this node should be this  
57.     cntrPt = (plotTree.xOff + (1.0 + float(numLeafs))/2.0/plotTree.totalW, plotTree.yOff)  
58.     plotMidText(cntrPt, parentPt, nodeTxt)  
59.     plotNode(firstStr, cntrPt, parentPt, decisionNode)  
60.     secondDict = myTree\[firstStr\]  
61.     plotTree.yOff = plotTree.yOff - 1.0/plotTree.totalD  
62.     **for** key **in** secondDict.keys():  
63.         **if** type(secondDict\[key\]).\_\_name\_\_=='dict':\#test to see if the nodes are dictonaires, if not they are leaf nodes     
64.             plotTree(secondDict\[key\],cntrPt,str(key))        \#recursion  
65.         **else**:   \#it's a leaf node print the leaf node  
66.             plotTree.xOff = plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalW  
67.             plotNode(secondDict\[key\], (plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, leafNode)  
68.             plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key))  
69.     plotTree.yOff = plotTree.yOff + 1.0/plotTree.totalD  
70. \#if you do get a dictonary you know it's a tree, and the first element will be another dict  
71.   
72. **def** createPlot(inTree):  
73.     fig = plt.figure(1, facecolor='white')  
74.     fig.clf()  
75.     axprops = dict(xticks=\[\], yticks=\[\])  
76.     createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False, \*\*axprops)    \#no ticks  
77.     \#createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False) \#ticks for demo puropses   
78.     plotTree.totalW = float(getNumLeafs(inTree))  
79.     plotTree.totalD = float(getTreeDepth(inTree))  
80.     plotTree.xOff = -0.5/plotTree.totalW; plotTree.yOff = 1.0;  
81.     plotTree(inTree, (0.5,1.0), '')  
82.     plt.show()

![SouthEast 5][]

其中index方法为查找当前列表中第一个匹配firstStr的元素 返回的为索引。

**4：使用决策树预测隐形眼镜类型**

![SouthEast 6][]

![SouthEast 7][]

**注明：1：本笔记来源于书籍<[机器学习][Link 1]实战>**

**2：kNN.py文件及笔记所用数据在这下载(http://download.csdn.net/detail/lu597203933/7660737).**

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随机森林

后续我们增加了随机森林的部分

原因： 决策树对于训练样本具有较好的泛化能力，但是对于测试集未必有较好的泛化能力，亦即可能发生过拟合现象。 我们可以采用两种方法解决，一种是剪枝，另外一种是随机森林，实际中后者更简单，更方便，所以这里介绍随机森林。

bagging方法： 介绍随机森林前，我们需要介绍bagging方法，bagging是bootstrap aggregative的意思，bootstraping的思想是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法；隐喻为不需要外界的帮助，仅依靠自身的力量让自己变得更好——pull up by your own bootstraps！

以下Bagging策略：

注意：重采样为有放回的取n个样本。

随机森林就是对决策树进行bagging方法就可以了，当然此处采用的算法可以是C4.5或者ID3或者CART,以下以CART进行描述：

参考文献：http://www.julyedu.com/video/play/id/17

作者：小村长  出处：http://blog.csdn.net/lu597203933 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：小村长zack, 欢迎交流！）

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[Python]: http://lib.csdn.net/base/11
[view plain]: http://blog.csdn.net/Lu597203933/article/details/38024239#
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[CODE_CODE]: https://code.csdn.net/snippets/432294
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[SouthEast 4]: /images/20220721/ce4114a2b92a4f79b6bfba6e373c3fc5.png
[SouthEast 5]: /images/20220721/08aed8da055541bd9395e4f0cd4ff399.png
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