机器学习算法基础day4

分类算法-决策树、随机森林

决策树

认识决策树

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法

信息熵

H的专业术语称之为信息熵，单位为比特。
公式：

决策树的划分依据之一-信息增益

特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A),定义为集合D的信息熵H(D)与特征A给定条件下D的信息条件熵H(D|A)之差，即公式为：

信息增益的计算

信息熵的计算：

条件熵的计算：

常见决策树使用的算法

• ID3
  信息增益 最大的准则

• C4.5
  信息增益比 最大的准则

• CART
  回归树: 平方误差 最小
  分类树: 基尼系数 最小的准则 在sklearn中可以选择划分的原则

sklearn决策树API

class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None)
决策树分类器
criterion:默认是’gini’系数，也可以选择信息增益的熵’entropy’
max_depth:树的深度大小
random_state:随机数种子

method:
decision_path:返回决策树的路径

泰坦尼克号乘客生存分类模型

1、pd读取数据

2、选择有影响的特征，处理缺失值

3、进行特征工程，pd转换字典，特征抽取
x_train.to_dict(orient=“records”)

4、决策树估计器流程

决策树的结构、本地保存

1、sklearn.tree.export_graphviz() 该函数能够导出DOT格式
tree.export_graphviz(estimator,out_file='tree.dot’,feature_names=[‘’,’’])

2、工具:(能够将dot文件转换为pdf、png)
安装graphviz
ubuntu:sudo apt-get install graphviz Mac:brew install graphviz

3、运行命令
然后我们运行这个命令
$ dot -Tpng tree.dot -o tree.png

决策树的优缺点以及改进

优点：
简单的理解和解释，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

集成学习方法-随机森林

1、什么是随机森林

2、随机森林的过程、优势

4、泰坦尼克号乘客生存分类分析

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。

什么是随机森林

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。

学习算法

根据下列算法而建造每棵树：
用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。
输入特征数目m，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。
从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测，评估其误差。

集成学习API

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion=’gini’,
max_depth=None, bootstrap=True, random_state=None)
随机森林分类器
n_estimators：integer，optional（default = 10） 森林里的树木数量
criteria：string，可选（default =“gini”）分割特征的测量方法
max_depth：integer或None，可选（默认=无）树的最大深度
bootstrap：boolean，optional（default = True）是否在构建树时使用放回抽样

随机森林的优点

在当前所有算法中，具有极好的准确率
能够有效地运行在大数据集上
能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维
能够评估各个特征在分类问题上的重要性
对于缺省值问题也能够获得很好得结果