如何使用Python中的决策树进行数据降维

2023-04-15 00:00:00 数据如何使用决策树

决策树常见作为分类或回归模型，在机器学习中有广泛应用。除此之外，决策树还可用于特征选择和数据降维。
因为决策树通过选择最重要的特征来拆分数据集，因此可以通过观察该过程来确定哪些特征对目标变量贡献最大，提供有价值的信息，进而选取最有意义的特征。

下面演示一个数据降维的例子，使用决策树来挑选最有意义的特征变量。

我们将使用鸢尾花数据集作为范例，这个数据集中包含了三个类别的鸢尾花，分别是setosa（山鸢尾）、versicolor（杂色鸢尾）、virginica（维吉尼亚鸢尾）。每个样本包含四个特征，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。

首先，我们需要导入需要用到的库。代码如下：

import numpy as np  
import pandas as pd  
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn import metrics

接着，我们需要加载数据集并预处理数据。代码如下：

url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"  
col_names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']  
iris_data = pd.read_csv(url, header=None, names=col_names)
X = iris_data.drop('class', axis=1)  
y = iris_data['class']

接下来，我们将数据集分成训练集和测试集。代码如下：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

现在，我们可以创建一个决策树分类器。代码如下：

clf = DecisionTreeClassifier()  
clf = clf.fit(X_train,y_train)

接着，我们可以用训练好的模型预测测试集。代码如下：

y_pred = clf.predict(X_test)

最后，我们可以使用sklearn库中的特性重要性（feature importance）来确定最有意义的特征变量。代码如下：

importance = clf.feature_importances_  
for i,v in enumerate(importance):  
    print('Feature: %0d, Score: %.5f' % (i,v))

通过以上代码，我们可以得到每个特征变量的得分，这些得分给出了特征变量的重要性程度。在这个例子中，第三个特征变量（花瓣长度）被认为是最有价值的特征。

此外，我们还可以通过可视化来更直观地查看特征变量的重要性。代码如下：

from sklearn.tree import plot_tree  
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12,6))  
plot_tree(clf,feature_names=col_names[:-1],class_names=clf.classes_,filled=True,fontsize=12)
plt.show()

运行上述代码，我们可以看到如下的决策树可视化图表：

decision-tree

根据这个图表，我们可以看到第三个特征变量（花瓣长度）首先被用作最重要的变量来拆分数据集。

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