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章节内容

上节我们完成了如下的内容：

• 决策树 局部最优
• 决策树 剪枝 分裂 二叉分裂

使用sklearn实现决策树

参数CRITERION

criterion 这个参数使用来决定不纯度的计算方法，sklearn提供了两种选择：

• 输入 entropy，使用信息熵（Entropy）
• 输入 gini，使用基尼系数（Gini Impurity）

比起基尼系数，信息熵对不纯度更加敏感，对不纯度的惩罚最强。但是在实际使用中，信息熵和基尼系数的效果基本相同。
信息熵的计算比基尼系数要缓慢一些，因为基尼系数的计算不涉及对数。
另外，因为信息熵对不纯度更加敏感，所以信息熵作为指标时，决策树的生长会更加精细，因此在对于高维数据或者噪声很多的数据，信息熵很容易过拟合，基尼系数在这种情况下效果往往比较好。
当模型拟合程度不足时，即当模型在训练集和测试集上都表现的不太好的时候，使用信息熵。当然，这些不是绝对的。

初步建模

# 导入需要的算法库和模块
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

加载数据

wine = load_wine()
wine.data.shape
wine.target

执行结果如下所示：

如果是 wine 是一张表，应该长这样：

wine_pd=pd.concat([pd.DataFrame(wine.data),pd.DataFrame(wine.target)],axis=1).head()
wine.feature_names.append("result")
wine_pd.columns=wine.feature_names
wine_pd

执行结果如下图所示：

编写代码查看形状：

Xtrain, Xtest, Ytrain, ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3,random_state=420)
print(Xtrain.shape)
print(Xtest.shape)

执行结果如下所示：

建立模型

clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini")
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
clf.score(Xtest, ytest) #返回预测的准确度

执行结果如下图所示：

画决策树

我们可以利用 Graphviz 模块导出决策树模型，第一次使用 Graphviz 之前需要进行安装，若是使用从 pip 安装：

!pip install graphviz

执行结果如下所示：

对图案进行绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
import graphviz
from sklearn import treefeature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜色强度','色调','od280/od315 稀释葡萄酒','脯氨酸']
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file = None, feature_names= feature_name, class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"], filled=True, rounded=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph

执行结果如下图所示：

绘制的图片如下所示：

export_graphviz 生成了一个 DOT 格式的决策树：

• feature_names：每个属性的名字
• class_names：每个因变量类别的名字
• label：是否显示不纯度信息的标签，默认为 all 表都显示，可以是root或 none
• filled：是否给每个节点的主分类绘制不同的颜色，默认为 False
• out_file：输出的 dot 文件的名字，默认为 None表示不输出文件，可以是自定义名字如“tree.dot”
• rounded：默认为 True，表示对每个节点的边框加圆角，使用 Helvetica 字体

防止过拟合

在不加限制的情况下，一颗决策树会生长到衡量不纯度的指标最优，或者没有更多的特征可用为止。这样的决策往往会过拟合，这就是说，它会在训练集上表现的很好，在测试集上却表现糟糕。我们收集的样本数据不可能和整体的状况完全一致，因此当一颗决策树对训练数据有了过于优秀的解释性，它找出了规则必然包含了训练样本中的噪声，并是它对未知数据的拟合程度不足。

#我们的树对训练集的拟合程度如何?
score_train = clf.score(Xtrain, Ytrain)
score_train

执行结果如下图所示：

为了让决策树有更好的泛化性，我们要对决策树进行剪枝。剪枝策略对决策树的影响巨大，正确的剪枝策略是优化决策树算法的核心。

random_state

如果我们改动了 random_state，画出来的每一颗树都不一样，它为什么不稳定呢？如果使用其他数据集，它还会不稳定吗？
我们之前提过，无论决策树模型如何进化，在分支上的本质都还是追求某个不纯度相关的指标的优化，而正如我们提到的，不纯度是基于节点计算出来的，也就是说，决策树在建树时，是靠优化节点来追求一棵优化的树，但是最优的节点是能够保证最优的树吗？

集成算法被用来解决这个问题：sklearn 表示，既然一棵树不能保证最优，那就建更多不同的树，然后从中取最好的。怎么样从一组数据集中建不同的树呢？在每次分支的时候，不使用全部特征，而是随机选取一部分特征，从中选取不纯度相关指标最优的作为分支用的节点。
这样，每次生成的树叶不同了。

random_state 用来设置分支中的随机模型的参数，默认是 None，在高维度时随机性会表现更明显，低维度的数据随机性几乎不会显现。输入任意整数，会一直长出同一棵树，让模型稳定下来。

splitter

splitter 也是用来控制决策树中随机选项的，有两种输入值：

• 输入 best，决策树在分支时虽然随机，但是还是会优先选择更重要的特征进行分支（重要性可以通过属性 feature_importance 查看）
• 输入 random，决策树在分支时会更加随机，树会因为含有更多的不必要的信息而更深更大，并因为这些不必要信息而降低对训练集的拟合。这也是一种防止过拟合的方式。

当你预测到你的模型会过拟合，用这两个参数来帮助你降低树建成之后的过拟合的可能性，当然，树一旦建成，我们依然是使用剪枝参数来防止拟合的。

clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=30,splitter="random")
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score = clf.score(Xtest, ytest)
print(score)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

代码的执行结果如下所示：