前情提要

通俗地说决策树算法（一）基础概念介绍

通俗地说决策树算法（二）实例解析

通俗地说决策树算法（三）sklearn决策树实战

上面两篇介绍了那么多决策树的知识，现在也是时候来实践一下了。Python有一个著名的机器学习框架，叫sklearn。我们可以用sklearn来运行前面说到的赖床的例子。不过在这之前，我们需要介绍一下sklearn中训练一颗决策树的具体参数。

另外sklearn中训练决策树的默认算法是CART，使用CART决策树的好处是可以用它来进行回归和分类处理，不过这里我们只进行分类处理。

一. sklearn决策树参数详解

我们都知道，一个模型中很重要的一步是调参。在sklearn中，模型的参数是通过方法参数来决定的，以下给出sklearn中，决策树的参数：

DecisionTreeClassifier(criterion="gini",
                 splitter="best",
                 max_depth=None,
                 min_samples_split=2,
                 min_samples_leaf=1,
                 min_weight_fraction_leaf=0.,
                 max_features=None,
                 random_state=None,
                 max_leaf_nodes=None,
                 min_impurity_decrease=0.,
                 min_impurity_split=None,
                 class_weight=None,
                 presort=False)

参数含义：
1.criterion:string, optional (default="gini")
            (1).criterion='gini',分裂节点时评价准则是Gini指数。
            (2).criterion='entropy',分裂节点时的评价指标是信息增益。
2.max_depth:int or None, optional (default=None)。指定树的最大深度。
            如果为None，表示树的深度不限。直到所有的叶子节点都是纯净的，即叶子节点
            中所有的样本点都属于同一个类别。或者每个叶子节点包含的样本数小于min_samples_split。
3.splitter:string, optional (default="best")。指定分裂节点时的策略。
           (1).splitter='best',表示选择最优的分裂策略。
           (2).splitter='random',表示选择最好的随机切分策略。
4.min_samples_split:int, float, optional (default=2)。表示分裂一个内部节点需要的做少样本数。
           (1).如果为整数，则min_samples_split就是最少样本数。
           (2).如果为浮点数(0到1之间)，则每次分裂最少样本数为ceil(min_samples_split * n_samples)
5.min_samples_leaf: int, float, optional (default=1)。指定每个叶子节点需要的最少样本数。
           (1).如果为整数，则min_samples_split就是最少样本数。
           (2).如果为浮点数(0到1之间)，则每个叶子节点最少样本数为ceil(min_samples_leaf * n_samples)
6.min_weight_fraction_leaf:float, optional (default=0.)
           指定叶子节点中样本的最小权重。
7.max_features:int, float, string or None, optional (default=None).
           搜寻最佳划分的时候考虑的特征数量。
           (1).如果为整数，每次分裂只考虑max_features个特征。
           (2).如果为浮点数(0到1之间)，每次切分只考虑int(max_features * n_features)个特征。
           (3).如果为'auto'或者'sqrt',则每次切分只考虑sqrt(n_features)个特征
           (4).如果为'log2',则每次切分只考虑log2(n_features)个特征。
           (5).如果为None,则每次切分考虑n_features个特征。
           (6).如果已经考虑了max_features个特征，但还是没有找到一个有效的切分，那么还会继续寻找
           下一个特征，直到找到一个有效的切分为止。
8.random_state:int, RandomState instance or None, optional (default=None)
           (1).如果为整数，则它指定了随机数生成器的种子。
           (2).如果为RandomState实例，则指定了随机数生成器。
           (3).如果为None，则使用默认的随机数生成器。
9.max_leaf_nodes: int or None, optional (default=None)。指定了叶子节点的最大数量。
           (1).如果为None,叶子节点数量不限。
           (2).如果为整数，则max_depth被忽略。
10.min_impurity_decrease:float, optional (default=0.)
         如果节点的分裂导致不纯度的减少(分裂后样本比分裂前更加纯净)大于或等于min_impurity_decrease，则分裂该节点。
         加权不纯度的减少量计算公式为：
         min_impurity_decrease=N_t / N * (impurity - N_t_R / N_t * right_impurity
                            - N_t_L / N_t * left_impurity)
         其中N是样本的总数，N_t是当前节点的样本数，N_t_L是分裂后左子节点的样本数，
         N_t_R是分裂后右子节点的样本数。impurity指当前节点的基尼指数，right_impurity指
         分裂后右子节点的基尼指数。left_impurity指分裂后左子节点的基尼指数。
11.min_impurity_split:float
         树生长过程中早停止的阈值。如果当前节点的不纯度高于阈值，节点将分裂，否则它是叶子节点。
         这个参数已经被弃用。用min_impurity_decrease代替了min_impurity_split。
12.class_weight:dict, list of dicts, "balanced" or None, default=None
         类别权重的形式为{class_label: weight}
         (1).如果没有给出每个类别的权重，则每个类别的权重都为1。
         (2).如果class_weight='balanced'，则分类的权重与样本中每个类别出现的频率成反比。
         计算公式为：n_samples / (n_classes * np.bincount(y))
         (3).如果sample_weight提供了样本权重(由fit方法提供)，则这些权重都会乘以sample_weight。
13.presort:bool, optional (default=False)
        指定是否需要提前排序数据从而加速训练中寻找最优切分的过程。设置为True时，对于大数据集
        会减慢总体的训练过程；但是对于一个小数据集或者设定了最大深度的情况下，会加速训练过程。

虽然看起来参数众多，但通常参数都会有默认值，我们只需要调整其中较为重要的几个参数就行。

通常来说，较为重要的参数有：

1. criterion：用以设置用信息熵还是基尼系数计算。
2. splitter：指定分支模式
3. max_depth：最大深度，防止过拟合
4. min_samples_leaf：限定每个节点分枝后子节点至少有多少个数据，否则就不分枝

二. sklearn决策树实战

2.1 准备数据及读取

数据就是上次说到的赖床特征，
季节 | 时间已过 8 点 | 风力情况 | 要不要赖床
—|—|—|—
spring|no|breeze|yes
winter|no|no wind|yes
autumn|yes|breeze|yes
winter|no|no wind|yes
summer|no|breeze|yes
winter|yes|breeze|yes
winter|no|gale|yes
winter|no|no wind|yes
spring|yes|no wind|no
summer|yes|gale|no
summer|no|gale|no
autumn|yes|breeze|no

将它存储成 csv 文件

spring,no,breeze,yes
winter,no,no wind,yes
autumn,yes,breeze,yes
winter,no,no wind,yes
summer,no,breeze,yes
winter,yes,breeze,yes
winter,no,gale,yes
winter,no,no wind,yes
spring,yes,no wind,no
summer,yes,gale,no
summer,no,gale,no
autumn,yes,breeze,no

2.2 决策树的特征向量化DictVectorizer

sklearn的DictVectorizer能对字典进行向量化。什么叫向量化呢？比如说你有季节这个属性有[春,夏,秋,冬]四个可选值，那么如果是春季，就可以用[1,0,0,0]表示，夏季就可以用[0,1,0,0]表示。不过在调用DictVectorizer它会将这些属性打乱，不会按照我们的思路来运行，但我们也可以一个方法查看，我们看看代码就明白了。

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_test_split

#pandas 读取 csv 文件，header = None 表示不将首行作为列
data = pd.read_csv('data/laic.csv',header =None)
#指定列
data.columns = ['season','after 8','wind','lay bed']

#sparse=False意思是不产生稀疏矩阵
vec=DictVectorizer(sparse=False)
#先用 pandas 对每行生成字典，然后进行向量化
feature = data[['season','after 8','wind']]
X_train = vec.fit_transform(feature.to_dict(orient='record'))
#打印各个变量
print('show feature\n',feature)
print('show vector\n',X_train)
print('show vector name\n',vec.get_feature_names())

我们来看看打印的结果：

show feature
     season after 8     wind
0   spring      no   breeze
1   winter      no  no wind
2   autumn     yes   breeze
3   winter      no  no wind
4   summer      no   breeze
5   winter     yes   breeze
6   winter      no     gale
7   winter      no  no wind
8   spring     yes  no wind
9   summer     yes     gale
10  summer      no     gale
11  autumn     yes   breeze
show vector
 [[1. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1.]
 [0. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1.]
 [1. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1.]
 [0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1.]
 [0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]]
show vector name
 ['after 8=no', 'after 8=yes', 'season=autumn', 'season=spring', 'season=summer', 'season=winter', 'wind=breeze', 'wind=gale', 'wind=no wind']

通过DictVectorizer，我们就能够把字符型的数据，转化成0 1的矩阵，方便后面进行运算。额外说一句，这种转换方式其实就是one-hot编码。

2.4 决策树训练

可以发现在向量化的时候，属性都被打乱了，但我们也可以通过get_feature_names()这个方法查看对应的属性值。有了数据后，就可以来训练一颗决策树了，用sklearn很方便，只需要很少的代码

#划分成训练集，交叉集，验证集，不过这里我们数据量不够大，没必要
#train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X_train, Y_train, test_size = 0.3)
#训练决策树
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
clf.fit(X_train,Y_train)

#保存成 dot 文件，后面可以用 dot out.dot -T pdf -o out.pdf 转换成图片
with open("out.dot", 'w') as f :
    f = tree.export_graphviz(clf, out_file = f,
            feature_names = vec.get_feature_names())

2.5 决策树可视化

当完成一棵树的训练的时候，我们也可以让它可视化展示出来，不过sklearn没有提供这种功能，它仅仅能够让训练的模型保存到dot文件中。但我们可以借助其他工具让模型可视化，先看保存到dot的代码：

from sklearn import tree
with open("out.dot", 'w') as f :
    f = tree.export_graphviz(clf, out_file = f,
            feature_names = vec.get_feature_names())

决策树可视化我们用Graphviz这个东西。当然需要先用pip安装对应的库类。然后再去官网下载它的一个发行版本，用以将dot文件转化成pdf图片。

官网下载方式如下：

然后进入到上面保存好的dot所在目录，打开cmd运行dot out.dot -T pdf -o out.pdf 命令，pdf 图片就会出现了。

小结：

今天我们介绍了sklearn，决策树模型的各个参数，并且使用sklearn模型对上一节中的例子训练出一个决策树模型，然后用Graphviz让决策树模型可视化。到此，决策树算法算是讲完啦。

以上