《資料探勘導論》學習筆記（二）

資料探勘導論 第四章

分類：基本概念、決策樹與模型評估

分類的定義：分類任務就是通過學習得到乙個目標函式f，把每個屬性集x對映到乙個預先定義的類標號y。

目標函式也稱為分類模型，有兩個主要目的：1、描述性建模 2、**性建模

分類適用於**兩元或標稱型別的資料集，即離散的資料集。

決策樹分類法

選擇最佳劃分的度量通常都是根據劃分後子女結點不純性的程度。不純的程度越低，類分布就越傾斜。

不純性度量的例子包括：1、熵  2、基尼係數  3、分類差錯率

模型的過分擬合

分類模型的誤差大致分為兩種：訓練誤差和泛化誤差。訓練誤差又叫再代入誤差或表現誤差，是在訓練記錄上誤分類樣本樣本比例，

而泛化誤差是模型在未知記錄上的期望誤差。

乙個好的分類模型要具備低訓練誤差和低泛化誤差。

對訓練資料擬合太好的模型，其泛化誤差可能比具有較高訓練誤差的模型高，這就造成模型過分擬合。

導致模型過分擬合的原因有：1、雜訊記錄導致的過分擬合 2、缺乏代表性樣本導致的過分擬合

例題：現在有一些資料，有三個屬性值，分別是權重，體重，身高，要根據這些資料，用決策樹的演算法訓練。

1.5 50 thin

1.5 60 fat
1.6 40 thin
1.6 60 fat
1.7 60 thin
1.7 80 fat
1.8 60 thin
1.8 90 fat
1.9 70 thin
1.9 80 fat
實現**

#

coding:utf-8
import
numpy as np
import
scipy as sp
from sklearn import
tree
from sklearn.metrics import
precision_recall_curve
from sklearn.metrics import
classification_report
from sklearn.cross_validation import
train_test_split
''''' 資料讀入 
'''data =
labels =
with open(
"1.txt
") as ifile:
for line in
ifile:
tokens = line.strip().split('')
for tk in tokens[:-1]])
#print ([float(tk) for tk in tokens[:-1]])
#print (tokens[-1])
x =np.array(data)
#print x
labels =np.array(labels)
#print labels
y =np.zeros(labels.shape)
#print y
''''' 標籤轉換為0/1 
'''y[labels == '
fat'] = 1
''''' 拆分訓練資料與測試資料 
'''x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
''''' 使用資訊熵作為劃分標準，對決策樹進行訓練 
'''clf = tree.decisiontreeclassifier(criterion='
entropy')
print
"*****===clf*****====
"print
(clf)
clf.fit(x_train, y_train)
''''' 把決策樹結構寫入檔案 
'''with open(
"tree.dot
", 'w'
) as f:
f = tree.export_graphviz(clf, out_file=f)
''''' 係數反映每個特徵的影響力。越大表示該特徵在分類中起到的作用越大 
'''print
"*****clf.feature_importances_*****=
"print
(clf.feature_importances_)
'''''測試結果的列印
'''answer =clf.predict(x_train)
print
(x_train)
print
(answer)
print
(y_train)
print(np.mean(answer ==y_train))
'''''準確率與召回率
'''precision, recall, thresholds =precision_recall_curve(y_train, clf.predict(x_train))
answer = clf.predict_proba(x)[:, 1]
print
"***************==
"print(classification_report(y, answer, target_names=['
thin
', '
fat']))

《資料探勘導論》學習筆記（二）

資料探勘導論 第四章 分類 基本概念 決策樹與模型評估 分類的定義 分類任務就是通過學習得到乙個目標函式f，把每個屬性集x對映到乙個預先定義的類標號y。目標函式也稱為分類模型，有兩個主要目的 1 描述性建模 2 性建模 分類適用於 兩元或標稱型別的資料集，即離散的資料集。決策樹分類法 選擇最佳劃分的...

資料探勘導論學習筆記（二）

第三章 探索資料 匯 計 量化的 如均值和標準差 用單個數或數的小集合捕獲可能很大的值集的各種特徵。頻率 具有屬性值vi的物件數 總數 分類屬性的眾數就是具有最高頻率的值。百分位數 給定乙個有序的或連續的屬性x和0到100之間的數p，第p個百分位數xp是乙個x值，似的x的p 的觀測值小於xp。值集位...

《資料探勘導論》學習筆記

寫在前面 粗體字為書中定義，紅色字型為筆者認為的重點詞。第一章 緒論 1.資料探勘 在大型資料儲存庫中，自動地發現有用資訊的過程。3.資料探勘要解決的問題 可伸縮，高維性，異種資料和複雜資料，資料的所有權和分布，非傳統的分析。4.資料探勘任務 任務，描述任務。四種主要資料探勘任務 1 建模，有兩類 ...