在Python中使用决策树进行增强学习的实现方法

2023-04-15 00:00:00 学习 方法 增强

Python中可以使用sklearn库来实现决策树的增强学习。具体步骤如下：

  1. 首先导入需要用到的库：
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
  1. 定义数据集。以字符串 "pidancode.com" 为例，将其转化为ASCII码表示，并以此作为特征：
data = [[ord(x)] for x in "pidancode.com"]
target = [(i+1)*10 for i in range(len(data))]

这里将 "p" 对应的ASCII码值设为10，"i" 对应的ASCII码值设为11，以此类推。并将每个字符对应的位置乘以10作为目标变量，以此构建一个简单的回归问题。

  1. 将数据集分为训练集和测试集：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

这里将20%的数据划分为测试集，其余作为训练集。

  1. 构建决策树模型：
regr_1 = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)

这里设定决策树的最大深度为2。

  1. 构建AdaBoost回归模型：
regr_2 = AdaBoostRegressor(DecisionTreeRegressor(max_depth=2),
                          n_estimators=300, random_state=42)

这里使用决策树作为基础模型，设定基础模型的最大深度为2，使用300个基础模型。

  1. 训练模型：
regr_1.fit(X_train, y_train)
regr_2.fit(X_train, y_train)

分别训练决策树模型和AdaBoost回归模型。

  1. 预测结果并计算误差：
y_1 = regr_1.predict(X_test)
y_2 = regr_2.predict(X_test)
mse_1 = mean_squared_error(y_test, y_1)
mse_2 = mean_squared_error(y_test, y_2)
print("Decision Tree Regressor Mean Squared Error:", mse_1)
print("AdaBoost Regressor Mean Squared Error:", mse_2)

这里使用均方误差（MSE）作为误差衡量标准，比较决策树模型和AdaBoost回归模型的表现。

完整代码如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 定义数据集
data = [[ord(x)] for x in "pidancode.com"]
target = [(i+1)*10 for i in range(len(data))]

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建决策树模型
regr_1 = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)

# 构建AdaBoost回归模型
regr_2 = AdaBoostRegressor(DecisionTreeRegressor(max_depth=2),
                          n_estimators=300, random_state=42)

# 训练模型
regr_1.fit(X_train, y_train)
regr_2.fit(X_train, y_train)

# 预测结果并计算误差
y_1 = regr_1.predict(X_test)
y_2 = regr_2.predict(X_test)
mse_1 = mean_squared_error(y_test, y_1)
mse_2 = mean_squared_error(y_test, y_2)

print("Decision Tree Regressor Mean Squared Error:", mse_1)
print("AdaBoost Regressor Mean Squared Error:", mse_2)

输出结果为：

Decision Tree Regressor Mean Squared Error: 1853.984126984127
AdaBoost Regressor Mean Squared Error: 987.536103625422

可以看出，使用AdaBoost回归模型对字符串 "pidancode.com" 进行预测误差更小。

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