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监督学习 | 决策树之Sklearn实现

發布時間：2025/3/15 编程问答 40 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了监督学习 | 决策树之Sklearn实现小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

1. Sklearn中決策樹的超參數
- 1.1 最大深度 max_depth
- 1.2 每片葉子的最小樣本數 min_samples_leaf
- 1.3 每次分裂的最小樣本數 min_samples_split
- 1.4 最大特征數 max_features
- 1.5 算法 criterion: string, optional (default=”gini”)
- 1.6 模型復雜度系數 ccp_alpha: non-negative float, optional (default=0.0)
2. 使用 Scikit-learn 實現決策樹算法
3. 實例：使用決策樹探索泰坦尼克號乘客存活情況?
- 3.1 數據導入
- 3.2 數據預處理
- - 3.2.1 One-Hot 編碼
  - 3.2.2 Pandas 實現 One-Hot 編碼
- 3.3 訓練模型
- 3.4 測試模型
- 3.5 決策樹可視化
- 3.6 預剪枝
參考資料

機器學習 | 目錄

監督學習 | ID3 決策樹原理及Python實現

監督學習 | ID3 & C4.5 決策樹原理

監督學習 | CART 分類回歸樹原理

監督學習 | 決策樹之Sklearn實現

監督學習 | 決策樹之網絡搜索

1. Sklearn中決策樹的超參數

1.1 最大深度 max_depth

決策樹的最大深度指樹根和葉子之間的最大長度。當決策樹的最大深度為 $k$ 時，它最多可以擁有 $2^k$ 片葉子，最大深度的設置相當于預剪枝處理。
較大的深度往往會導致過擬合，這是因為過深的決策樹可以記憶數據。而較小的深度會使得模型過于簡單，導致欠擬合。

1.2 每片葉子的最小樣本數 min_samples_leaf

在分裂節點時，很有可能一片葉子上有 99 個樣本，而另一片葉子上只有 1 個樣本。這將使我們陷入困境，并造成資源和時間的浪費。如果想避免這種問題，我們可以設置每片葉子允許的最小樣本數。
這個數字可以被指定為一個整數，也可以是一個浮點數。如果它是整數，它將表示這片葉子上的最小樣本數。如果它是個浮點數，它將被視作每片葉子上的最小樣本比例。比如，0.1 或 10% 表示如果一片葉子上的樣本數量小于該節點中樣本數量的 10%，這種分裂將不被允許。
當每片葉子的樣本數量較小時，葉子上的樣本數量也有可能過于稀少，此時模型將記憶數據，也就是過擬合。當每片葉子的樣本數量較大時，決策樹能夠獲得足夠的彈性進行構建，這也許會導致欠擬合。

1.3 每次分裂的最小樣本數 min_samples_split

與每片葉子上的最小樣本樹相同，只不過是應用在節點的分裂當中。

1.4 最大特征數 max_features

有時，我們會遇到特征數量過于龐大，而無法建立決策樹的情況。在這種狀況下，對于每一個分裂，我們都需要檢查整個數據集中的每一個特征。這種過程極為繁瑣。而解決方案之一是限制每個分裂中查找的特征數。如果這個數字足夠龐大，我們很有可能在查找的特征中找到良好特征（盡管也許并不是完美特征）。然而，如果這個數字小于特征數，這將極大加快我們的計算速度。

更多關于SKlearn決策樹算法的參數設定可以參考這篇文章：Python中決策樹分類器DecisionTreeClassifier參數和經驗總結

DecisionTreeClassifier官方文檔

1.5 算法 criterion: string, optional (default=”gini”)

ID3: criterion=“entropy”
CART: “gini”

1.6 模型復雜度系數 ccp_alpha: non-negative float, optional (default=0.0)

即后剪枝中懲罰函數的系數 $α\alpha$ ，當 $α\alpha$ 確定時，子樹越大，往往與訓練數據的擬合越好，但是模型的復雜度越高；相反，子樹越小，模型復雜度就越低，但是往往與訓練數據的擬合不好，損失函數正好表示了對兩者的平衡。關于后剪枝的懲罰函數，可以參考這篇文章。

2. 使用 Scikit-learn 實現決策樹算法

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score model = DecisionTreeClassifier(max_depth = 7, min_samples_leaf = 10) # 創建決策樹分類器 model.fit(x_values, y_values) # 模型擬合 y_pred = model.predict(X) # 模型預測 acc = accuracy_score(y,y_pred) # 模型評分

3. 實例：使用決策樹探索泰坦尼克號乘客存活情況?

3.1 數據導入

數據可以在我的Github上下載

# Import libraries necessary for this project import numpy as np import pandas as pd from IPython.display import display # Allows the use of display() for DataFrames# Pretty display for notebooks %matplotlib inline# Set a random seed import random random.seed(42)# Load the dataset in_file = 'data/titanic_data.csv' full_data = pd.read_csv(in_file)# Print the first few entries of the RMS Titanic data display(full_data.head()) PassengerIdSurvivedPclassNameSexAgeSibSpParchTicketFareCabinEmbarked01234

1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	113803	53.1000	C123	S
5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	373450	8.0500	NaN	S

下面是每位乘客具備的各種特征：

PassengerID：乘客編號
Survived：存活結果（0 = 存活；1 = 未存活）
Pclass：社會階層（1 = 上層；2 = 中層；3 = 底層）
Name：乘客姓名
Sex：乘客性別
Age：乘客年齡（某些條目為 NaN）
SibSp：一起上船的兄弟姐妹和配偶人數
Parch：一起上船的父母和子女人數
Ticket：乘客的票號
Fare：乘客支付的票價
Cabin：乘客的客艙號（某些條目為 NaN）
Embarked：乘客的登船港（C = 瑟堡；Q = 皇后鎮；S = 南安普頓）

因為我們對每位乘客或船員的存活情況感興趣，因此我們可以從此數據集中刪除 Survived 特征，并將其存儲在單獨的變量 outcome 中。我們將使用這些結果作為預測目標。

從數據集中刪除特征 Survived 并將其存儲到 outcome 中：

# Store the 'Survived' feature in a new variable and remove it from the dataset outcomes = full_data['Survived'] features_raw = full_data.drop('Survived', axis = 1)# Show the new dataset with 'Survived' removed display(features_raw.head()) PassengerIdPclassNameSexAgeSibSpParchTicketFareCabinEmbarked01234

1	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
3	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	113803	53.1000	C123	S
5	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	373450	8.0500	NaN	S

3.2 數據預處理

我們在之前的樸素貝葉斯之Sklearn實現中講過詞袋（Bag of Words）的概念，BOW的目的是將文本轉換為單詞頻率表，原因是Scikit-learn 只處理數字值。類似的，在決策樹中，對于“Name”、“Sex”等離散特征，其取值之間沒有大小的意義，因此可以使用獨熱編碼（One-Hot Encoding）將分類值轉換為數值型。

3.2.1 One-Hot 編碼

獨熱編碼即 One-Hot 編碼，又稱一位有效編碼。其方法是使用N位狀態寄存器來對N個狀態進行編碼，每個狀態都由他獨立的寄存器位，并且在任意時候，其中只有一位有效。

可以這樣理解，對于每一個特征，如果它有 $m$ 個可能值，那么經過獨熱編碼后，就變成了 $m$ 個二元特征（如成績這個特征有好，中，差變成 one-hot 就是100, 010, 001）。并且，這些特征互斥，每次只有一個激活。因此，數據會變成稀疏的。^[1]

這樣做的好處主要有：

解決了分類器不好處理屬性數據的問題

在一定程度上也起到了擴充特征的作用

為什么不使用 BOW ？

BOW 適用于每一個對象內包含多個單詞，使用 BOW 后，對象內的單詞將會被分散開來。

更多關于 One-Hot 編碼的知識，可以參考這一篇博文：獨熱編碼（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder標簽編碼

3.2.2 Pandas 實現 One-Hot 編碼

pd.get_dummies(data)

該方法可以講類別變量轉換成新增的虛擬變量/指示變量。

常用參數：

data（輸入的數據）: array-like, Series, or DataFrame
prefix （轉換后列名的前綴）: string, list of strings, or dict of strings, default None
columns（指定需要實現類別轉換的列名）: list-like, default None
dummy_na（增加一列表示空缺值，默認忽略空缺值）: True, False
drop_first（獲得k中的k-1個類別值，去除第一個）: bool, default False

features = pd.get_dummies(features_raw) # 獨熱編碼將不是數字類型的數據轉換為數字類型，如Embarked分為了Embarked_S、Embarked_C... display(features.head()) PassengerIdPclassAgeSibSpParchFareName_Abbing, Mr. AnthonyName_Abbott, Mr. Rossmore EdwardName_Abbott, Mrs. Stanton (Rosa Hunt)Name_Abelson, Mr. Samuel...Cabin_F G73Cabin_F2Cabin_F33Cabin_F38Cabin_F4Cabin_G6Cabin_TEmbarked_CEmbarked_QEmbarked_S01234

1	3	22.0	1	7.2500	...	0	1
2	1	38.0	1	71.2833	...	1	0
3	3	26.0	0	7.9250	...	0	1
4	1	35.0	1	53.1000	...	0	1
5	3	35.0	0	8.0500	...	0	1

5 rows × 1730 columns

現在用 0 填充任何空白處：

features = features.fillna(0.0) display(features.head()) PassengerIdPclassAgeSibSpParchFareName_Abbing, Mr. AnthonyName_Abbott, Mr. Rossmore EdwardName_Abbott, Mrs. Stanton (Rosa Hunt)Name_Abelson, Mr. Samuel...Cabin_F G73Cabin_F2Cabin_F33Cabin_F38Cabin_F4Cabin_G6Cabin_TEmbarked_CEmbarked_QEmbarked_S01234

1	3	22.0	1	7.2500	...	0	1
2	1	38.0	1	71.2833	...	1	0
3	3	26.0	0	7.9250	...	0	1
4	1	35.0	1	53.1000	...	0	1
5	3	35.0	0	8.0500	...	0	1

5 rows × 1730 columns

3.3 訓練模型

我們已經準備好在 sklearn 中訓練模型了。首先，將數據拆分為訓練集和測試集。然后用訓練集訓練模型。

保留20%的數據作為測試集：

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, outcomes, test_size=0.2, random_state=42)

導入決策樹模型并訓練模型：

# Import the classifier from sklearn from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier# TODO: Define the classifier, and fit it to the data model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train,y_train) DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=6,max_features=None, max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,min_samples_leaf=6, min_samples_split=10,min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,random_state=None, splitter='best')

3.4 測試模型

現在看看模型的效果。我們計算下訓練集和測試集的準確率：

# Making predictions y_train_pred = model.predict(X_train) y_test_pred = model.predict(X_test)# Calculate the accuracy from sklearn.metrics import accuracy_score train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_train_pred) test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_test_pred) print('The training accuracy is', train_accuracy) print('The test accuracy is', test_accuracy) The training accuracy is 0.8707865168539326 The test accuracy is 0.8547486033519553

可以看到訓練集準確率為100%，但測試集準確率只有81%，這是因為我們沒有對模型進行任何預剪枝處理，因此此時的模型有點過擬合了，這個模型偏向于“記住數據”，因此在測試劑上表現并不好。

我們將通過可視化決策樹來直觀的確定是否過擬合：

3.5 決策樹可視化

# 可視化 from sklearn.tree import export_graphviz export_graphviz(model,out_file="tree.dot",class_names=['Survived','Dead'],impurity=False,filled=True)# 通過 Graphviz 打開.dot文件# 或者通過terminal cd到文件夾 # 運行 dot -Tpdf Tree.dot -o output.pdf 直接輸出為pdf

3.6 預剪枝

從圖片中可以看出，決策樹確實是過擬合了，因此我們可以通過預剪枝，來防止過擬合：

model = DecisionTreeClassifier(max_depth=6, min_samples_leaf=6, min_samples_split=10) model.fit(X_train,y_train) # Making predictions y_train_pred = model.predict(X_train) y_test_pred = model.predict(X_test)# Calculate the accuracy from sklearn.metrics import accuracy_score train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_train_pred) test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_test_pred) print('The training accuracy is', train_accuracy) print('The test accuracy is', test_accuracy) export_graphviz(model,out_file="tree.dot",class_names=['Survived','Dead'],impurity=False,filled=True) The training accuracy is 0.8707865168539326 The test accuracy is 0.8547486033519553

可以看到，經過預剪枝后，該模型在測試集上的正確率已經達到了85%，如果想要更高的準確率，可以通過網絡搜索來確定最優參數。

從圖片中可以看出，在泰坦尼克號的逃生中，大多數的女性都活了下來，而大多數的男性都沒有存活下來.

full_data.groupby(['Sex','Survived']).count().Name.unstack() Survived01Sexfemalemale

81	233
468	109

參考資料

[1] 理想幾歲.數據預處理：獨熱編碼（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder標簽編碼 [EB/OL].https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9305657.html, 2018-07-13.

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的监督学习 | 决策树之Sklearn实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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