9.决策树算法API
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None)
- criterion
- 特征选择标准
- “gini"或者"entropy”,前者代表基尼系数,后者代表信息增益。一默认"gini",即CART算法。
- min_samples_split
- 内部节点再划分所需最小样本数
- 这个值限制了子树继续划分的条件,如果某节点的样本数少于min_samples_split,则不会继续再尝试选择最优特征来进行划分。 默认是2.如果样本量不大,不需要管这个值。如果样本量数量级非常大,则推荐增大这个值。我之前的一个项目例子,有大概10万样本,建立决策树时,我选择了min_samples_split=10。可以作为参考。
- min_samples_leaf
- 叶子节点最少样本数
- 这个值限制了叶子节点最少的样本数,如果某叶子节点数目小于样本数,则会和兄弟节点一起被剪枝。 默认是1,可以输入最少的样本数的整数,或者最少样本数占样本总数的百分比。如果样本量不大,不需要管这个值。如果样本量数量级非常大,则推荐增大这个值。之前的10万样本项目使用min_samples_leaf的值为5,仅供参考。
- max_depth
- 决策树最大深度
- 决策树的最大深度,默认可以不输入,如果不输入的话,决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说,数据少或者特征少的时候可以不管这个值。如果模型样本量多,特征也多的情况下,推荐限制这个最大深度,具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间
- random_state
- 随机数种子
10.案例:泰坦尼克号乘客生存预测
1.数据: http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt
经过观察数据得到:
- 1 乘坐班是指乘客班(1,2,3),是社会经济阶层的代表。
- 2 其中age数据存在缺失。
2.流程分析
- 1.获取数据
- 2.数据基本处理
- 2.1 确定特征值,目标值
- 2.2 缺失值处理
- 2.3 数据集划分
- 3.特征工程(字典特征抽取)
- 4.机器学习(决策树)
- 5.模型评估
3.案例实现
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
# 1.获取数据
titan = pd.read_csv("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt")
# 2.1 确定特征值,目标值
x = titan[["pclass", "age", "sex"]]
y = titan["survived"]
# 2.2 缺失值处理
x['age'].fillna(x['age'].mean(), inplace=True)
# 2.3 数据集划分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=22)
# 3.特征工程(字典特征抽取)
transfer = DictVectorizer(sparse=False)
x_train = transfer.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records"))
x_test = transfer.fit_transform(x_test.to_dict(orient="records"))
# 4.机器学习(决策树)
estimator = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=5)
estimator.fit(x_train, y_train)
# 5.模型评估
estimator.score(x_test, y_test)
estimator.predict(x_test)
4.决策树可视化
保存树的结构到dot文件
- sklearn.tree.export_graphviz() 该函数能够导出DOT格式
- tree.export_graphviz(estimator,out_file='tree.dot’,feature_names=[‘’,’’])
export_graphviz(estimator, out_file="./data/tree.dot", feature_names=['age', 'pclass=1st', 'pclass=2nd', 'pclass=3rd', '女性', '男性'])