python机器学习基础决策树与随机森林概率论

目录

• 一、决策树原理概述
• 1.决策树原理
• 2.信息论
• ①信息熵
• ②决策树的分类依据
• ③其他决策树使用的算法
• ④决策树API
• 二、决策树算法案例
• 1.案例概述
• 2.数据处理
• 3.特征工程
• 4.使用决策树进行预测
• 5.决策树优缺点及改进
• 三、随机森林
• 1.集成学习方法
• 2.单个树建立过程
• 3.随机森林API
• 4.随机森林使用案例
• 5.随机森林的优点

一、决策树原理概述

1.决策树原理

决策树的分类原理，相当于程序中的if-then结构，通过条件判断，来决定结果。

2.信息论

①信息熵

假设有32支球队，在不知道任何信息的情况下，以二分法去猜冠军，最多猜log(2)32 = 5次。此时：每个球队的夺冠概率为1/32，那么：

5 = -（1/32log1/32 + 1/32log1/32 + ......）共32项相加。

若事先可以得知一点点信息，则使用二分法猜冠军的时候，次数一定比5次小，那么它的准确信息量应该是：

H = -(p1logp1 + p2logp2 + ... + p32logp32)

则H称为信息熵，单位为比特bit。

根据以上内容，可知，信息是和消除不确定性相联系的。当毫无信息的时候，信息熵最大，只要有了一定的信息，那么信息熵就会减小，不确定性也会减小。

②决策树的分类依据

信息增益：当得知一个特征条件之后，减少的信息熵的大小。计算公式如下：

每一个特征所对应的信息增益都可以通过上式计算出来，通过比较，信息增益最大的作为首要的分类标准。也就是说，每一个特征都可能对减小信息熵有作用，并且作用大小不一样。作用越大，减少的信息熵越大，则该特征越重要，便可首先拿这个最重要的作为分类标准。

③其他决策树使用的算法

其中，基尼系数对样本的划分更加仔细，甚至能对训练集分类达到100%，但通常这种情况下，会导致模型在测试集中的表现不好，因为它为了达到更高的拟合度，会过于针对训练集样本，由此降低了普遍性。

④决策树API

二、决策树算法案例

1.案例概述

本案例中，使用泰坦尼克号上的乘客数据作为样本，是否存活作为目标值。样本特征包含年龄、性别、目的地、船舱类型等等。我们在模型训练中，只使用了船舱类型（Pclass），性别（Sex），年龄（Age）这三个作为训练集样本特征。

2.数据处理

假设已经获取到了数据集，并赋值给titan

找出特征值和目标值：x = titan[['Pclass', 'Age', 'Sex']] y = titan['Survived']

缺失值处理：x['Age'].fillna(x['Age'].mean(), inplace=True)

分割数据集：x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)

3.特征工程

由于船舱类型和性别的数据都不是数字，因此需要用one-hot编码来代替特征数据。通过字典数据处理，即可生成。因此，需要将训练集转换为字典，通过DictVectorizer转换即可。(注意：转换的是整个训练集，而不是单独转换某几列)

实例化转换器：dict = DictVectorizer(sparse = False)

对训练集转换：x_train = dict.fit_transform(x_train.to_dict,(orient='records'))

对测试集转换：x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient='records'))

4.使用决策树进行预测

预测后可以使用graphviz查看图像化的决策树。需要先安装，将导出的dot文件直接放在graphviz目录下，在命令行，通过 dot -Tpng tree.dot -o tree.png命令即可导出png图像。

dec = DecisionTreeClassifier()

训练算法：dec.fit(x_train,y_train)

打印准确率：print(dec.score(x_test, y_test))

导出树的结构：tree.export_graphviz(dec, out_file='D:/Graphviz/tree.dot', feature_names= [","])

注意，最后一个feature_names，直接在特征工程中，调用dict.get_feature_names，即可输出所需内容。

5.决策树优缺点及改进

优点：

原理及解释较为简单，并且可以将树木可视化

需要很少的数据准备，其他技术通常需要数据归一化

缺点：

决策树学习者可以创建不能很好地推广数据的过于复杂的树，这被称为过拟合。

决策树可能不稳定，因为数据的小变化可能会导致完全不同的树被生成

改进：

减枝cart算法、随机森林

三、随机森林

1.集成学习方法

集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。

随机森林就是一种继承学习方法，定义：在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

2.单个树建立过程

①随机在N个样本中，有放回地选择一个样本，重复N次，样本可能重复

②随机在M个特征中选出m个特征，m取值小于总特征M

假如建立了10棵决策树，他们的样本以及特征大多都是不一样的。使用随机有返回的抽样（bootstrap抽样）。

3.随机森林API

随机森林超参数：

n_estimator：决策树数量

max_depth：每棵树深度限制

4.随机森林使用案例

还是用上面决策树的案例，假设已经准备好了训练集x_train, y_train，测试集x_test, y_test

rf = RandomForestClassifier()

由于随机森林有超参数n_estimator，max_depth，因此可以使用网格搜索交叉验证，对不同的参数组合进行一一验证，寻找最好的参数组合模型。

设置超参数取值：param = {'n_estimator':[100,200,300,400,500], 'max_depth':[5,10,15,20]}

实例化算法：gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=2) （假设使用二折验证）

训练算法：gc.fit(x_train, y_train)

输出准确率：gc.score(x_test, y_test)

查看所选择的参数模型：gc.best_params_

5.随机森林的优点

①在当前所有算法中，具有极好的准确率

②能够有效地运行在大数据集上（样本数、特征数）

③能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维

④能够评估各个特征在分类问题上的重要性

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