Decision Tree

Decision Tree

sklearn API

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier（底层封装是二叉树，所以没有信息增益率没关系了）

1. criterion{“gini”, “entropy”, “log_loss”}, default=”gini”. 基尼系数和信息增益(比起基尼系数，信息熵对不纯度更加敏感，对不纯度的惩罚最强。但在实际使用中，信息熵和基尼系数的效果基本相同。
   同时，因为信息熵对不纯度更加敏感，所以信息熵作为指标时，决策树的生长会更加“精细”,因此对于高维数据或者噪音很多的数据，信息熵很容易过拟合，基尼系数在这种情况下效果往往会更好。)
2. splitter{“best”, “random”}, default=”best”
3. max_depth int, default=None 树的最大深度
4. min_samples_split int or float, default=2. 每个分支最少包含多少样本，节点切分，该节点最少包含2个样本
5. min_samples_leaf int or float, default=1 叶子结点最少要1个样本
6. min_weight_fraction_leaf float, default=0.0。 样本数占所有样本的比例
7. max_features int, float or {“auto”, “sqrt”, “log2”}, default=None 寻找最佳分割时要考虑的特征数量：
8. random_state int, RandomState instance or None, default=None
9. max_leaf_nodes int, default=None 叶子结点的数量
10. min_impurity_decrease float, default=0.0 如果该分裂导致杂质减少大于或等于该值，则该节点将被分裂。不存度减小的幅度
11. class_weight dict, list of dict or “balanced”, default=None 类关联的权重。如果没有，所有的类都应该有一个权重。
12. ccp_alpha non-negative float, default=0.0 用于最小成本复杂度修剪的复杂度参数。

属性：

• classes_ndarray形状 (n_classes,) 或 ndarray 列表
  类标签（单输出问题），或类标签数组列表（多输出问题）。
• feature_importances_ndarray 形状 (n_features,)
  返回特征重要性。
• max_features_int _
  max_features 的推断值。
• n_classes_ int 或 int 列表
  类数（对于单输出问题），或包含每个输出的类数的列表（对于多输出问题）。
• n_features_整数
  已弃用：该属性n_features_在 1.0 中已弃用，并将在 1.2 中删除。
• n_features_in_ int
  拟合期间看到的特征数。
• feature_names_in_ ndarray 的形状 ( n_features_in_,)
  拟合期间看到的特征名称。仅当X 具有全为字符串的特征名称时才定义。
• n_outputs_int _
  执行时的输出数fit。
• tree_树实例
  基础树对象。请参阅 help(sklearn.tree._tree.Tree)树对象的属性和 了解决策树结构 以了解这些属性的基本用法。

前剪枝
max_depth等参数 。。。。

后减枝
REP-错误率代价减枝
PEP-悲观减枝
CCP-代价复杂度减枝

sklearn.tree.DecisionTreeRegressor

1. criterion{“squared_error”, “friedman_mse”, “absolute_error”, “poisson”}, default=”squared_error”。 friedman_mse： 左子树的方差与右子树的方差之和
2. splitter
3. max_depth
4. min_samples_split
5. min_samples_leaf
6. min_weight_fraction_leaf
7. max_features
8. random_state
9. max_leaf_nodes
10. min_impurity_decrease
11. ccp_alpha

属性：

• classes_ndarray形状 (n_classes,) 或 ndarray 列表
  类标签（单输出问题），或类标签数组列表（多输出问题）。
• feature_importances_ndarray 形状 (n_features,)
  返回特征重要性。
• max_features_int _
  max_features 的推断值。
• n_classes_ int 或 int 列表
  类数（对于单输出问题），或包含每个输出的类数的列表（对于多输出问题）。
• n_features_整数
  已弃用：该属性n_features_在 1.0 中已弃用，并将在 1.2 中删除。
• n_features_in_ int
  拟合期间看到的特征数。
• feature_names_in_ ndarray 的形状 ( n_features_in_,)
  拟合期间看到的特征名称。仅当X 具有全为字符串的特征名称时才定义。
• n_outputs_int _
  执行时的输出数fit。
• tree_树实例
  基础树对象。请参阅 help(sklearn.tree._tree.Tree)树对象的属性和 了解决策树结构 以了解这些属性的基本用法。

优点：
1.决策过程接近人的思维习惯。
12. 模型容易解释，比线性模型具有更好的解释性。
13. 能清楚地使用图形化描述模型。
14. 处理定型特征比较容易

代码

from __future__ import print_function, annotations
import os

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree

## 加载数据
data_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../datasets/titanic/train_process.csv")
df = pd.read_csv(data_file)
df["Sex"] = df["Sex"].map({"female":0, "male":1})
X = df.drop(["Survived"], axis=1)
y = df["Survived"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=1314)

print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape)
## 训练

clf = tree.DecisionTreeClassifier() #实例化
clf = clf.fit(X_train,y_train)#用训练集数据训练模型
result = clf.score(X_test, y_test)#导入测试集，从接口中调用需要的信息
print("result:", result)