单层决策树

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单层决策树(decision stump)是一种简单的决策树，它仅仅是基于单个特征来做决策，由于这棵树只有一次分裂过程，因此它实际上仅仅是一个树桩。例如对下面一幅图进行分类：

这里的数据分别是(1,2.1),(2,1.1),(1.3,1),(1,1),(2,1)这里要将圈和框分开：

1、按照横坐标or纵坐标来划分，这里将横坐标视为特征一，纵坐标视为特征二（单决策树只能根据一个特征来做决策）；

1.1 基于第一步，因此外层循环即为数据集特征的循环；

1.1.1 如果是按照第一个特征来划分类别，那么第一个特征点中存在节点，即树的左右分支，这个时候怎样判断是左还是右呢？

1.1.2 首先根据数据大小跟定一个阈值T，这里我们T=minx+INT*stup,即最小特征值（第一个坐标的最小值或者。。。。。）+(1,2,3,4,5.....)*步长，这个阈值随着整数值INT的改变而循环改变；大于阈值T的则为“rt”，反之则为“lt”;

1.1.3判断错误率，初始化一个5*1的列向量e，全部为1，如果预测结果和标签相同，则将初始化对应的值修改为0，最后再用一个权重向量D.T*e,这个值即为最后的错误率，如果这个错误率小于一定的阈值，即为最有的决策树。

1.1.4 这里要比较每个阈值T的结果是"rt"和"lt"的错误率，同时你还要判断大循环中第一个特征的错误率，或者第二个特征的错误率；

2、python代码如下：

def <span style="color:#3333ff;">stumpClassify</span>(dataMatrix,dimen,threshVal,threshIneq):#just classify the data
    retArray = ones((shape(dataMatrix)[0],1))
    if threshIneq == 'lt':
        retArray[dataMatrix[:,dimen] <= threshVal] = -1.0
    else:
        retArray[dataMatrix[:,dimen] > threshVal] = -1.0
    return retArray

这是子循环中判断一个特征值应该是"lt"还是"rt";

def buildStump(dataArr,classLabels,D):

   #首先转化为矩阵形式，便于矩阵的计算
    dataMatrix = mat(dataArr); labelMat = mat(classLabels).T
    m,n = shape(dataMatrix)
    numSteps = 10.0; bestStump = {}; bestClasEst = mat(zeros((m,1)))

    minError = inf #初始值设为正无穷大
    <span style="color:#3333ff;">for i in range(n):#特征的循环，第一个还是第二个特征，只能为单特征</span>
        rangeMin = dataMatrix[:,i].min(); rangeMax = dataMatrix[:,i].max();
        stepSize = (rangeMax-rangeMin)/numSteps
        <span style="color:#6633ff;">for j in range(-1,int(numSteps)+1)</span>:#loop over all range in current dimension
            for inequal in ['lt', 'gt']: #go over less than and greater than
                <span style="color:#3333ff;">threshVal = (rangeMin + float(j) * stepSize)</span>
                <span style="color:#3333ff;">predictedVals = stumpClassify(dataMatrix,i,threshVal,inequal)</span>#call stump classify with i, j, lessThan
                errArr = mat(ones((m,1)))
                errArr[predictedVals == labelMat] = 0
                weightedError = D.T*errArr  #calc total error multiplied by D
                #print "split: dim %d, thresh %.2f, thresh ineqal: %s, the weighted error is %.3f" % (i, threshVal, inequal, weightedError)
                if<span style="color:#3333ff;"> weightedError < minError:</span>
                    minError = weightedError
                    bestClasEst = predictedVals.copy()
                    bestStump['dim'] = i
                    bestStump['thresh'] = threshVal
                    bestStump['ineq'] = inequal
    return bestStump,minError,bestClasEst

3、输出结果：

即最好的决策树为按照第一个特征来划分全部为左分支，错误率为0.2，可以看到将一个分错了，正确的应该为(1,1,-1,-1,1)

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