機器學習 決策樹

決策樹

0. 載入相關模組
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 用於在jupyter中進行繪圖
%matplotlib inline
1. 載入資料
iris = load_iris(
)1.1 資料預覽
print
('特徵名稱：'
, iris.feature_names)
特徵名稱： [
'sepal length (cm)'
,'sepal width (cm)'
,'petal length (cm)'
,'petal width (cm)'
]print
('類別：'
, iris.target_names)
類別： [
'setosa'
'versicolor'
'virginica'
]1.2 資料處理
x = iris.data
y = iris.target
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=1/
4, random_state=0)
print
('資料集樣本數：{}，訓練集樣本數：{}，測試集樣本數：{}'
.format
(len
(x),
len(x_train)
,len
(x_test)))
資料集樣本數：150，訓練集樣本數：112，測試集樣本數：38
2. 建立模型
dt_model = decisiontreeclassifier(max_depth=3)
3. 訓練模型
dt_model.fit(x_train, y_train)
decisiontreeclassifier(class_weight=
none
, criterion=
'gini'
, max_depth=3,
max_features=
none
, max_leaf_nodes=
none
, min_impurity_decrease=
0.0, min_impurity_split=
none
, min_samples_leaf=
1, min_samples_split=2,
min_weight_fraction_leaf=
0.0, presort=
false
, random_state=
none
, splitter=
'best')4
. 測試模型
y_pred = dt_model.predict(x_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print
('準確率：'
, acc)
準確率： 0.9736842105263158
5. 檢視超引數的影響
max_depth_values =[2
,3,4
]for max_depth_val in max_depth_values:
dt_model = decisiontreeclassifier(max_depth=max_depth_val)
dt_model.fit(x_train, y_train)
print
('max_depth='
, max_depth_val)
print
('訓練集上的準確率: '
.format
(dt_model.score(x_train, y_train)))
print
('測試集的準確率: '
.format
(dt_model.score(x_test, y_test)))
print()
max_depth=
2訓練集上的準確率:
0.964
測試集的準確率:
0.895
max_depth=
3訓練集上的準確率:
0.982
測試集的準確率:
0.974
max_depth=
4訓練集上的準確率:
1.000
測試集的準確率:
0.974
6. 決策樹視覺化
需要安裝:
graphviz程式(已提供在**目錄下)，並將安裝目錄下的bin目錄新增到環境變數中，重啟jupyter或系統生效。如：c:\program files (x86)\graphviz2.
38\bin 新增到系統path環境變數中。
graphviz模組, pip install graphviz
from ml_visualization import plot_decision_tree
dt_model = decisiontreeclassifier(max_depth=4)
dt_model.fit(x_train, y_train)
plot_decision_tree(dt_model, iris.feature_names, iris.target_names)--
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-print
(iris.feature_names)
print
(dt_model.feature_importances_)
from ml_visualization import plot_feature_importances
plot_feature_importances(dt_model, iris.feature_names)

機器學習 決策樹

一 基本概念 決策樹 decision tree 是一種基本的分類與回歸方法。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示屬於特徵對例項進行分類的過程，它可以認為是if then規則的集合，也可以認為是電議在特徵空間與類空空上的條件概率分布，其主要優點是模型具有可讀性，分類速度快。決策樹的學習通常包括3...

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一 演算法簡介 決策樹一般都是自上而下來生成的，每個決策後事件 即自然狀態 都可能引出兩個或多個事件，導致結果的不同，把這種結構分支畫成形狀很像一棵樹的枝幹，故稱為決策樹。決策樹能夠讀取資料集合，並且決策樹很多任務都是為了資料中所蘊含的知識資訊，因此決策樹可以使用不熟悉的資料集合，並從中提取一系列規...