常用的演算法是:cart 和 id3 演算法。
cart 演算法採用gini係數
最小的來決定使用哪種特徵來進行**;
id3演算法採用資訊增益
最大的特徵來決定使用哪種特徵來進行**;
這次的資料集使用稍微複雜一點的鐵達尼號**生死的資料。
重複的**不囉嗦,直接上
初步完成了缺失值的填充和刪除處理,以及將性別替換成啞變數。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data=pd.read_csv(r'data.csv'
,index_col=0)
data.drop(
['cabin'
,'name'
,'ticket'
,'embarked'
],inplace=
true
,axis=1)
data[
'age'
]=data[
'age'
].fillna(data[
'age'
].mean())
data=data.dropna(
)data[
'***'
]=data[
'***'
].replace(to_replace=
['female'
,'male'
],value=[1
,0])
接下來,將資料集分成特徵值和標籤值。
切分訓練集和測試集x=data.iloc[:,
1:]y=data.iloc[:,
0]
這裡有兩種方式找到最優引數,一種是自己寫**,找到最優引數。from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
xtrain,xtest,ytrain,ytest=train_test_split(x,y,test_size=
0.3,random_state=
25)
還有一種是呼叫別人寫好的函式。
1、自己寫**找最優引數
計算不同深度下決策樹的訓練集和測試集的得分
使用matplotlib畫出正確率的曲線圖xs=np.arange(1,
11)depth_no=
for x in xs:
clf=decisiontreeclassifier(max_depth=x,random_state=25)
clf.fit(xtrain,ytrain)
cte=clf.score(xtest,ytest)
ctr=clf.score(xtrain,ytrain)
[x,cte,ctr]
)
決策樹最容易出現的就是過擬合問題,隨著樹的深度越來越深,訓練集的正確率越來越高,但是測試集的效果反而下降。depth_no=pd.dataframe(data=depth_no)
plt.plot(depth_no[0]
,depth_no[1]
,label=
'test_score'
)plt.plot(depth_no[0]
,depth_no[2]
,label=
'train_score'
)plt.legend(
)plt.show(
)
由圖可以看出,樹的深度在3的時候,擬合效果較好。
2、呼叫別人寫好的函式
導包
from sklearn.model_selection import gridsearchcv
給引數
給定決策樹演算法,填入訓練集,自動給出最優引數。para=
這裡給出的最優深度是3,和作圖得到的結果是一致的。clf=decisiontreeclassifier(criterion=
'entropy'
)gs=gridsearchcv(clf,para,cv=10)
gs=gs.fit(xtrain,ytrain)
gs.best_params_
最後就是將得到的最優引數帶入到演算法中
想看決策樹的樣子,和之前的一樣clf=decisiontreeclassifier(max_depth=
3,min_impurity_decrease=
0,min_samples_leaf=
1,random_state=25)
clf.fit(xtrain,ytrain)
import graphviz
from sklearn import tree
dot_data=tree.export_graphviz(clf,out_file=
none
,feature_names=x.columns,class_names=
['死亡'
,'生存'
決策樹演算法
決策樹是一種樹型結構,其中每個內部結點表示在乙個屬性上的測試,每個分支代表乙個測試輸出,每個葉結點代表一種類別。決策樹學習是以例項為基礎的歸納學習,採用的是自頂向下的遞迴方法,其基本思想是以資訊熵為度量構造一棵熵值下降最快的樹,到葉子結點處的熵值為零,此時每個葉節點中的例項都屬於同一類。決策樹學習演...
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