随机森林分类RandomForestClassifier 梯度提升决策树分类GradientBoostingClassifier 预测泰坦尼克号幸存者
python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api，并将他们和单一决策树预测结果做出对比
附上我的git，欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning
首先，了解一下决策树的优缺点：
决策树与其他分类算法相比的优缺点
优点：
1.直观，决策树可以提供可视化，便于理解；
2.适用于小规模数据；
3.数据的准备往往是简单或者不必要的，
4.对相关特征数据的处理；
缺点：
1. 连续变量处理不好,也就是说当数据中存在连续变量的属性时，决策树表现并不是很好；
2. 特征属性增加时，错误增加的比较快；
3. 不稳定性，一点点的扰动或者改动都可能改动整棵树，我们想要的分类器对噪声是健壮的
4. 当数据出现不相关的特征，表现不是很好。
5. 很容易在训练数据中生成复杂的树结构，造成过拟合（overfitting）。
1 import pandas as pd
2 from sklearn.cross_validation import train_test_split
3 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
4 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
5 from sklearn.metrics import classification_report
6 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
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8 '''
9 集成分类器：
10 综合考量多个分类器的预测结果做出考量。
11 这种综合考量大体上分两种：
12 1 搭建多个独立的分类模型，然后通过投票的方式 比如 随机森林分类器
13 随机森林在训练数据上同时搭建多棵决策树，这些决策树在构建的时候会放弃唯一算法，随机选取特征
14 2 按照一定次序搭建多个分类模型，
15 他们之间存在依赖关系，每一个后续模型的加入都需要现有模型的综合性能贡献，
16 从多个较弱的分类器搭建出一个较为强大的分类器，比如梯度提升决策树
17 提督森林决策树在建立的时候尽可能降低成体在拟合数据上的误差。
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19 下面将对比 单一决策树 随机森林 梯度提升决策树 的预测情况
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23 '''
24 1 准备数据
25 '''
26 # 读取泰坦尼克乘客数据，已经从互联网下载到本地
27 titanic = pd.read_csv("./data/titanic/titanic.txt")
28 # 观察数据发现有缺失现象
29 # print(titanic.head())
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31 # 提取关键特征，sex, age, pclass都很有可能影响是否幸免
32 x = titanic[['pclass', 'age', 'sex']]
33 y = titanic['survived']
34 # 查看当前选择的特征
35 # print(x.info())
36 '''
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38 RangeIndex: 1313 entries, 0 to 1312
39 Data columns (total 3 columns):
40 pclass 1313 non-null object
41 age 633 non-null float64
42 sex 1313 non-null object
43 dtypes: float64(1), object(2)
44 memory usage: 30.9+ KB
45 None
46 '''
47 # age数据列 只有633个，对于空缺的 采用平均数或者中位数进行补充 希望对模型影响小
48 x['age'].fillna(x['age'].mean(), inplace=True)
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51 2 数据分割
52 '''
53 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25, random_state=33)
54 # 使用特征转换器进行特征抽取
55 vec = DictVectorizer()
56 # 类别型的数据会抽离出来 数据型的会保持不变
57 x_train = vec.fit_transform(x_train.to_dict(orient="record"))
58 # print(vec.feature_names_) # ['age', 'pclass=1st', 'pclass=2nd', 'pclass=3rd', 'sex=female', 'sex=male']
59 x_test = vec.transform(x_test.to_dict(orient="record"))
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62 3.1 单一决策树 训练模型 进行预测
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64 # 初始化决策树分类器
65 dtc = DecisionTreeClassifier()
66 # 训练
67 dtc.fit(x_train, y_train)
68 # 预测 保存结果
69 dtc_y_predict = dtc.predict(x_test)
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72 3.2 使用随机森林 训练模型 进行预测
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74 # 初始化随机森林分类器
75 rfc = RandomForestClassifier()
76 # 训练
77 rfc.fit(x_train, y_train)
78 # 预测
79 rfc_y_predict = rfc.predict(x_test)
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82 3.3 使用梯度提升决策树进行模型训练和预测
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84 # 初始化分类器
85 gbc = GradientBoostingClassifier()
86 # 训练
87 gbc.fit(x_train, y_train)
88 # 预测
89 gbc_y_predict = gbc.predict(x_test)
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93 4 模型评估
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95 print("单一决策树准确度:", dtc.score(x_test, y_test))
96 print("其他指标：\n", classification_report(dtc_y_predict, y_test, target_names=['died', 'survived']))
97
98 print("随机森林准确度:", rfc.score(x_test, y_test))
99 print("其他指标：\n", classification_report(rfc_y_predict, y_test, target_names=['died', 'survived']))
100
101 print("梯度提升决策树准确度:", gbc.score(x_test, y_test))
102 print("其他指标：\n", classification_report(gbc_y_predict, y_test, target_names=['died', 'survived']))
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104 '''
105 单一决策树准确度: 0.7811550151975684
106 其他指标：
107 precision recall f1-score support
108
109 died 0.91 0.78 0.84 236
110 survived 0.58 0.80 0.67 93
111
112 avg / total 0.81 0.78 0.79 329
113
114 随机森林准确度: 0.78419452887538
115 其他指标：
116 precision recall f1-score support
117
118 died 0.91 0.78 0.84 237
119 survived 0.58 0.80 0.68 92
120
121 avg / total 0.82 0.78 0.79 329
122
123 梯度提升决策树准确度: 0.790273556231003
124 其他指标：
125 precision recall f1-score support
126
127 died 0.92 0.78 0.84 239
128 survived 0.58 0.82 0.68 90
129
130 avg / total 0.83 0.79 0.80 329
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