Scikit-learn决策树算法库总结与简单实践

       上两篇我们探讨了决策树ID3算法，C4.5算法以及CART算法。CART算法在ID3，C4.5的基础上进行了不少优化，也是Scikit-learn决策树库使用的算法，是我们必须要掌握的算法之一。本篇我们基于上篇的算法原理，来探讨下Scikit-learn决策树算法库的一些常用参数，以及决策树的可视化，最后我们使用DecisionTreeClassifier做一个简单的分类实践。

1）Scikit-learn决策树算法库概述

       Scikit-learn决策树算法库既可以做分类，又可以做回归。分类库类对应DecisionTreeClassifier，回归库类对应DecisionTreeRegressor，两者的绝大多数参数都相同，下面按照参数重要性进行一一介绍。

2）DecisionTreeClassifier常用参数

        Scikit-learn DecisionTreeClassifier类官方API：class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=‘gini’, splitter=‘best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, class_weight=None, presort=‘deprecated’, ccp_alpha=0.0)[source]

• criterion，不确定性的计算方式，默认“gini”
          可以输入“gini”和“entropy”，“gini”对应CART算法的基尼系数， “entropy”对应信息增益。在实际使用中，信息熵和基尼系数的效果基本相同，但信息熵涉及对数计算，模型会慢一些。实际使用时，大多保持默认“gini”设置。

• splitter，特征划分方式，默认“best”
          该参数为特征划分的方式，“best”表示在特征所有划分中选择最优的划分点；“random”表示在随机划分中选择最优的划分点。实际使用时，大多保持默认“best”设置。

• max_depth，树的最大深度，默认“None”
          该参数用来限制树过拟合的剪枝参数，超过指定深度的树枝全部被剪掉。当为“None”是，决策树将将会自由生长。决策树首要调整的剪枝参数，实际使用时，在没有经验的情况下，可以参考从3开始调整。

• min_samples_leaf，叶节点最小样本个数，默认1
         该参数用来限制树过拟合的剪枝参数。如果叶节点样本数目小于该参数的值，叶节点将会被剪枝。实际使用时，小样本保持默认1设置，大样本（10万）时，需要设置该参数，可以参考从5开始调整。

• min_samples_split，节点划分所需的最小样本个数，默认2
         该参数用来限制树过拟合的剪枝参数。如果节点样本数小于该参数，节点将会不会再被划分。实际使用时，小样本保持默认设置，大样本（10万）时，可以参考从5开始调整。

• ccp_alpha，最小剪枝系数，默认为0
         该参数用来限制树过拟合的剪枝参数。对应上一篇决策树原理中的$\alpha$，模型将会选择小于输入值最大$\alpha$。ccp_alpha=0时，决策树不剪枝；ccp_alpha越大，越多的节点被剪枝。Scikit learn 0.22版本新增参数。

• max_features，分枝时考虑的特征个数，默认为“None”
         该参数用来限制树过拟合的剪枝参数。max_features限制分枝时考虑的特征个数，超过限制个数的特征都会被舍弃。输入为“None”时，使用所有的特征进行特征选择。否则设定指定数量的特征，如平方根个特征（sqrt），对数个特征（log2）。设定指定数量的特征可能会导致模型学习不足。

• class_weight，类别权重参数，默认为“None”
         当样本存在不平衡的情况下，需要设置该参数。 这里可以自己指定各个样本的权重，或者用‘balanced’，如果使用‘balanced’ ，则算法会自己计算权重，样本量少的类别所对应的样本权重会高。

• min_weight_fraction_leaf，叶子节点最小的样本权重和，默认为0。
         当设置了class_weight参数，样本量就不再是单纯地记录数目，而是受输入的权重影响了，因此这时候剪枝，就需要搭配min_ weight_fraction_leaf这个基于权重的剪枝参数来使用。

• random_state，随机种子，默认为“None”
         当输入为int型数值时，随机数生成器使用的输入值作为种子；输入为None时，则随机数生成器是所使用np.random产生的随机数作为种子。

3）DecisionTreeRegressor常用参数

       sklearn.tree.DecisionTreeRegressor(criterion=‘mse’, splitter=‘best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, presort=‘deprecated’, ccp_alpha=0.0)[source]

       DecisionTreeRegressor中的参数绝大多数参数和DecisionTreeClassifier相同，只有特征选择的方式不同。

• criterion，不确定性的计算方式，默认“mse”
         可以输入"mse"或者"mae"，mse是均方差，mae是和均值之差的绝对值之和。实际使用时，使用默认的"mse"。

4）决策树结果可视化

       scikit-learn中决策树的可视化使用Graphviz，Graphviz是一款开源图形可视化软件包。首先我们到官网下载对应版本的Graphviz进行安装，设置环境变量，将graphviz的bin目录加到PATH，比如我的graphviz的bin目录为：D:\Program Files (x86)\decisionTreeVersion_Graphviz\bin。然后，通过pip安装可视化所需要的graphviz，pydotplus包。
       注意：如果完成环境变量的设置，Python还提醒没有将graphviz的bin目录加到PATH，可使用代码指定环境目录：

import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep +"D:/Program Files (x86)/decisionTreeVersion_Graphviz/bin/"

       决策树的可视化输出有三种方式，我们放在案例中进行介绍。

5）决策树算法库使用经验总结

• 在高维数据下，我们需要指定 r a n d o m _ s t a t e random\_state </