python 决策树参数_决策树(Decision tree,DT)算法笔记(二)-scikit-learn

写在前面的话：哈喽，大家早安、午安、晚安喽，欢迎大家指点，也希望我的内容可以温暖、帮助同在学习路上的人们~

正文开始~~

上一篇，基于分类决策树的原理，用Python初步实现决策分类的函数，详情见决策树(Decision tree,DT)算法笔记(一)-Python。今天将基于scikit-learn来实现决策分类。

scikit-learn的决策树类型主要是来源于sklearn.tree，主要分为决策树分类DecisionTreeClassifier和决策树回归模型DecisionTreeRegressor。今天主要分析决策树分类模块DecisionTreeClassifier

1、首先来研究下DecisionTreeClassifier模块中的参数列表

DecisionTreeClassifier(criterion='gini',splitter='best',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state=None,max_leaf_nodes=None,min_impurity_split=1e-07,class_weight=None,presort=False)

oh，我的天哪，这么多，眼花了，请给我来瓶六神花露水~`~马上开启正经脸

criterion->表示在基于特征划分数据集合时，选择特征的标准。默认是’gini‘，即'Gini impurity'(Gini不纯度)，还可以是criterion='entropy'

Gini不纯度表示该Gini度量是指随机选择集合中的元素，根据集合中label的分布将该元素赋予分类，该元素分类错误的几率；entropy则表示采用信息增益来选择特征

splitter->表示在构造树时，选择结点的原则，默认是splitter='best'，即选择最好的特征点分类，比如基于信息增益分类时，则选择信息增益最大的特征点，还可以是'random'

max_features->这个参数表示在划分数据集时考虑的最多的特征值数量，根据数据类型表示的意义也不同：int值->在每次split时，最大特征数；float->表示百分数，即(max_features * n_features)；'auto'->max_features=sqrt(n_features);'sqrt'->max_features=sqrt(n_features);

'log2'->max_features=log2(n_features);'None'->max_features=n_features

max_depth->int,default=None，表示数的最大深度

min_samples_split->int，float，optional(default=2)，表示在分解内部结点时最少的样本数

min_samples_leaf->int，float，optional(default=1)，表示每个叶结点最小的样本数目

min_weight_fraction_leaf->float，optional(default=0)，如果设置为0，则表示所有样本的权重是一样的

max_leaf_nodes->int，None，optional(default=None)，主要是在最优分类中考虑

class_weight->dict，list of dicts，'balanced'，None，optional(default=None)，主要是考虑每个类的权重{class_label: weight}

random_state->int, RandomState instance or None, optional (default=None)

min_impurity_split->float, optional (default=1e-7)，树增长停止阈值，仅仅当他的impurity超过阈值时才会继续向下分解，否则会成为叶结点

presort->bool，optional(default=False)，表示在进行拟合前，是否预分数据来加快数的构建。对于数据集非常庞大的分类，presort=true将导致整个分类变的缓慢；当数据集较小，且数的深度有限制，presort=true才会加速分类

剩下的就是该模型的一些属性，比如classes_，feature_importances_，max_features_，n_classes_，n_features_， n_outputs_，tree_

基于DecisionTreeClassifier模型进行决策分类

1)获取数据，将数据分为训练集和测试集，同时利用sklearn.preprocessing模块中的函数来对原始数据进行标准化，因为在一个范围内的数据会有效提高分类的准确性，代码见图1

其中，一些基本的标准化数据的方法有：包括preprocessing.scale(X)、preprocessing.StandardScaler().fit(X)、preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(X_train)、preprocessing.MaxAbsScaler().fit_transform(X)，其中X是np.array类的数组

图1 数据标准化与分类

2)利用DecisionTreeClassifier来训练数据

图2 训练决策树模型

3)检测模型的有效性

图3 检测决策树模型的有效性，准确率为0.966...

4)预测输入级的类别

图4 基于决策树模型预测输出类别

5)获取模型的相关参数

(1)获取各个特征值的重要性，通过feature_importances_属性，取值越大越重要

图5 特征的重要性

从结论来看，第4个特征值的区分度最大，第1个和第2个特征对数据集的区分度较小，其实从属性的分布来看，也证实了这点，见图6、图7

图6 左右图分别为训练集与测试集中，第1个和第2个属性的分布

图7 左右图分别为训练集与测试集中，第3个和第4个属性的分布

(2)获取标签的类型，通过classes_

图8 获取标签类型

以上就是基于scikit-learn的DecisionTreeClassifier模型进行的分类决策树运算，随着算法复杂度的增加，scikit-learn的便利性更加明显。

好哒，谢谢大家，请大牛拍砖，也希望自己的内容对大家有所帮助~~剧情透露，下集学习朴素贝叶斯啦~~