机器学习笔记--【决策树】( Matlab/Python)
1、matlab实现决策树（默认用基尼系数来划分属性）
A创建分类决策树或回归决策树
load carsmall % matlab自带数据，可以直接运行。数据包含变量：Horsepower, Weight, MPG
X = [Horsepower Weight];
rtree = fitrtree(X,MPG); % 生成决策树：回归树
view(ctree,'Mode','graph') % 查看决策树
load fisheriris %matlab自带数据，可以直接运行。% load样本数据
ctree = fitctree(meas,species); % 生成决策树：分类树
view(ctree,'Mode','graph') % % 查看决策树
B.用训练好的决策树做数据分类
load ionosphere % 包含变量 X 和 Y
ctree = fitctree(X,Y);
resuberror = resubLoss(ctree)%衡量分类误差，此处可以设置损失函数
Ynew = predict(ctree,mean(X))%变量X的所有列求平均值，生成新的样本数据，判断其分类C.检验决策树性能并修正
先说一下交叉验证法，比如将数据分10份，轮流将其中的9份作训练1份做测试，10次的结果的均值作为对算法精度的估计。我们常常采用交叉检验法来验证决策树性能，因为交叉检验法使用的测试数据不同于训练数据，且是一个多次平均的结果，因此其对性能的估计比较准确。并根据交叉检验法进行决策树的修改，使得其性能表现更好。
(1)限定每个叶节点包含的最少数据量
一般我们需要限定每个叶子的最小的样本量，如果叶子包含的样本量过低，会非常影响决策树的泛化能力。一般情况下都是进行多次尝试，得到最小的叶子尺寸，在生成决策树。
leafs = logspace(1,2,10);
rng('default')
N = numel(leafs);
err = zeros(N,1);
for n=1:N
t = fitctree(X,Y,'CrossVal','On', 'MinLeaf',leafs(n));%交叉验证法估计算法精度
err(n) = kfoldLoss(t);%计算分类误差
end
plot(leafs,err);
grid on
xlabel('Min Leaf Size');
ylabel('cross-validated error');
%根据err得到最小的叶子尺寸，再进行决策树生成
OptimalTree = fitctree(X,Y,'minleaf',40);
resuberror = resubLoss(OptimalTree) %衡量分类误差，默认均方差算法，此处可以设置损失函数
lossOpt = kfoldLoss(crossval(OptimalTree)) %交叉验证误差
(2)剪枝
与上面类似，计算不同剪枝下的交叉检测误差，选择最小误差处剪枝。
[~,~,~,bestlevel] = cvLoss(ctree,'SubTrees','All','TreeSize','min')
cptree = prune(ctree,'Level',bestlevel);
view(cptree,'Mode','graph') % 查看决策树
%计算剪枝后决策树的重采样误差和交叉验证误差
resubPrune = resubLoss(cptree)
lossPrune = kfoldLoss(crossval(cptree))
(3)Python实现决策树
Scikit-learn是个比较著名的Python库，被称之为机器学习神器，sklean中包含了大量的我们在做数据分析时候用到的包，使用起来很方便。
from sklearn import tree
X = [[0, 0], [1, 1]]
Y = [0, 1]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, Y) #拟合
clf.predict([[2., 2.]]) #预测新样本的分类
clf.predict_proba([[2., 2.]]) #计算属于每个类的概率
sklearn中决策树还可以设置其他参数
DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=7,max_features=None, max_leaf_nodes=None,min_impurity_split=1e-07, min_samples_leaf=10,min_samples_split=20, min_weight_fraction_leaf=0.0,presort=False, random_state=None, splitter='best')
参数说明：
criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益)，来选择最合适的节点。
splitter: ”best” or “random”(default=”best”)随机选择属性还是选择不纯度最大的属性，建议用默认。
max_features: 选择最适属性时划分的特征不能超过此值。
当为整数时，即最大特征数；当为小数时，训练集特征数*小数；
if “auto”, then max_features=sqrt(n_features).
If “sqrt”, thenmax_features=sqrt(n_features).
If “log2”, thenmax_features=log2(n_features).
If None, then max_features=n_features.
max_depth: (default=None)设置树的最大深度，默认为None，这样建树时，会使每一个叶节点只有一个类别，或是达到min_samples_split。
min_samples_split:根据属性划分节点时，每个划分最少的样本数。
min_samples_leaf:叶子节点最少的样本数。
max_leaf_nodes: (default=None)叶子树的最大样本数。
min_weight_fraction_leaf: (default=0) 叶子节点所需要的最小权值
算法类文章我都会同期更新到个人公众号：宽客塔，欢迎关注~~
这个公众号以前是写金融类消息的，后来因为个人转行，就改为分享机器学习算法知识，也算是边学边写，跟大家共同学习~