Sklearn入门之决策树
本文作者：杨长青
本文编辑：杨慧琳
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决策树是一种常见的机器学习方法。通过数据的不同属性逐次划分数据集，直到数据集只包含一类数据为止，这样就形成了一棵树的形状。一般，一个决策树的构成包含一个根节点、若干内部节点、若干叶节点。下图是一个典型的决策树，通过有无房、是否结婚、收入是否达到两万来判定一个人是否逾期。其中叶节点对应的是决策结果，即下图中是否逾期。根节点是所有节点的祖先，即下图中的“有房”。从根节点到每个叶节点的路径构成了一个判定序列。
现在便将产生一个问题：属性的判定顺序是怎么排列的？我们先判定收入，再判定婚姻状况，最终判定是否有房不行吗？这就要谈到决策树算法的核心，如何选择最优的划分属性。我们希望决策树分支节点所包含的样本尽可能的属于同一类，即节点的纯度越高。如何度量节点的纯度成为了关键，由于sklearn决策树模块是基于CART(Classification and RegressionTree)，CART决策树使用基尼指数来选择划分属性，数据集D纯度通过基尼值来度量：
其中k是指该属性的类别，一共有m个类别，Pk是类别为K的样本比例。基尼值越小，说明数据集的纯度越高。
类比可以定义属性α的基尼指数：
这个指数其实是对按照属性α分类后，计算分类后数据集的基尼值的加权值。指数越小，说明分类后效果越好，即选择基尼指数越小的属性进行分类，重复上述步骤，直至不能再分。
前期准备
sklearn库：机器学习库，用来实现决策树算法，通过 pip install sklearn 安装。
graphviz库：通过调用Graphviz生成决策树、流程图，通过 pip install graphviz 安装。
Graphviz：一个运用广泛的命令行绘图软体，能够很好的绘制复杂的流程图、类图。安装包已上传到爬虫俱乐部的腾讯云上，下载后点击安装，再将安装目录下的 bin 文件夹路径添加环境变量即可。
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模型的训练
下面，我们通过sklearn自带示例的数据集 Iris 来实现决策树算法。该数据集包含150个数据，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。
首先，我们将数据集拆分成75%的训练集，25%的测试集。并进行模型的训练，程序如下：
from sklearn.datasets import load_iris #加载sklearn自带数据集irisfrom sklearn import model_selection #删选数据，用于训练集和测试集的生成from sklearn import tree #用于生成决策树的模块iris = load_iris() #载入示例数据集x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.25,random_state=10010) #切分0.25的测试集，随机数种子为10010clf = tree.DecisionTreeClassifier() #指定用决策树算法分类，为默认参数clf = clf.fit(x_train, y_train) #模型的训练print(clf.feature_importances_) #打印四个特征的重要程度最终模型完成训练，四个特征的重要程度如下：
可以发现第二个特征花萼宽度在判定时没有发挥任何作用。接下来，我们可以通过 graphviz 库，将判别情况导入成pdf，程序如下：
import graphviz #绘制决策树的库dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, \feature_names = iris.feature_names,\class_names = iris.target_names)graph = graphviz.Source(dot_data)graph.render("iris")最终在工作路径下，生成了一个名为 iris 的pdf文件，里面包含训练的决策树，如下所示：
模型的评价
用切分的测试集来评价模型效果，这里我们输出预测准确度和混淆矩阵,程序如下：
from sklearn.metrics import confusion_matrixy_pre = clf.predict(x_test) #y的预测值print("预测准确度：%f"%clf.score(x_test,y_test))matrix = confusion_matrix(y_test, y_pre,labels=[0, 1, 2]) #混淆矩阵最终的预测准确度只有92.1%。混淆矩阵如下，可以看到有三组 Versicolour 被误判到 Virginica，这可能由于数据量太少花萼宽度未能参与有关判断有关。与此相比我们之前介绍的LDA效果要好一些。
如上就是我们今天介绍的运用sklearn实现决策树的全部内容，如有需要，欢迎大家通过邮件和我们联系。
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