19、机器学习中的决策树与集成方法详解

机器学习中的决策树与集成方法详解

1. 决策树分类算法

1.1 决策树分类算法概述

决策树分类的显著特点是生成一个人类可解释的规则层次结构，用于在运行时预测标签。这种模型的透明度是其主要优势，它能让我们理解每个预测背后的推理过程。该层次结构通过递归算法形成，具体步骤如下：
1. 找到最重要的特征 ：算法会从所有特征中识别出能最好地区分训练数据集中数据点与标签的特征。计算基于信息增益或基尼不纯度等指标。
2. 分叉 ：利用识别出的最重要特征，算法创建一个标准，将训练数据集分为两个分支：
- 通过标准的数据点。
- 未通过标准的数据点。
3. 检查叶节点 ：如果任何结果分支主要包含一个类别的标签，则该分支成为最终分支，形成叶节点。
4. 检查停止条件并重复 ：如果未满足提供的停止条件，算法将返回步骤 1 进行下一次迭代。否则，模型标记为已训练，最终决策树的最低层的每个节点都标记为叶节点。停止条件可以是定义迭代次数，或者使用默认停止条件，即算法在每个叶节点达到一定的同质性水平时停止。

1.2 决策树算法的操作示例

以预测客户是否购买产品为例，使用决策树分类算法的操作步骤如下：
1. 实例化决策树分类算法并训练模型 ：

from sklearn import metrics
from sklearn.tree import Decision