sklearn CART决策树分类
决策树是一种常用的机器学习方法，可以用于分类和回归。同时，决策树的训练结果非常容易理解，而且对于数据预处理的要求也不是很高。
理论部分
比较经典的决策树是ID3、C4.5和CART，分别分析信息增益、增益率、基尼指数，总体思想是不断降低信息的不确定性，最后达到分类的目的。
这里介绍的CART(Classification And Regression Tree)决策树选用基尼指数(Gini Index)来依次选择划分属性
[Gini(D)=sum_{k=1}^{n} sum_{k_1
ot=k_2}p_{k_1}p_{k_2}=1-sum_{j=1}^{n}p_j^2
]
数据集的基尼指数越大，表示该数据集的信息量越大，可能性越多，越混乱；基尼指数越小，表示数据集越纯净。
属性a的基尼指数定义为
[Gini\_index(D,a)=sum_{v=1}^Vfrac{|D^v|}{D}Gini(D^v)
]
表示确定属性(a)等于某个(v)后，数据集基尼指数的加权平均。
每一轮求出各个属性的基尼指数，然后每次取最大属性的进行划分，这样总体信息的不确定性就会降低得最快。
决策树生成前后，为了防止过拟合，还要使用剪枝(pruning)操作，这里不再展开。
sklearn代码实现
#coding=utf-8
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets
from sklearn import tree
import numpy as np
from sklearn.externals.six import StringIO
import pydot
def main():
iris = datasets.load_iris() #典型分类数据模型
#这里我们数据统一用pandas处理
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
data['class'] = iris.target
#这里只取两类
data = data[data['class']!=2]
#为了可视化方便，这里取两个属性为例
X = data[['sepal length (cm)','sepal width (cm)']]
Y = data[['class']]
#划分数据集
X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y)
#创建决策树模型对象，默认为CART
dt = tree.DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X_train, Y_train)
#显示训练结果
print dt.score(X_test, Y_test) #score是指分类的正确率
#作图
h = 0.02
x_min, x_max = X.iloc[:, 0].min() - 1, X.iloc[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X.iloc[:, 1].min() - 1, X.iloc[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
np.arange(y_min, y_max, h))
Z = dt.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
#做出原来的散点图
class1_x = X.loc[Y['class']==0,'sepal length (cm)']
class1_y = X.loc[Y['class']==0,'sepal width (cm)']
l1 = plt.scatter(class1_x,class1_y,color='b',label=iris.target_names[0])
class1_x = X.loc[Y['class']==1,'sepal length (cm)']
class1_y = X.loc[Y['class']==1,'sepal width (cm)']
l2 = plt.scatter(class1_x,class1_y,color='r',label=iris.target_names[1])
plt.legend(handles = [l1, l2], loc = 'best')
plt.grid(True)
plt.show()
#导出决策树的图片，需要配置graphviz，并且添加到环境变量
dot_data = StringIO()
tree.export_graphviz(dt, out_file=dot_data,feature_names=X.columns,
class_names=['healthy','infected'],
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)
graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())[0]
graph.write_png("Iris.png")
if __name__ == '__main__':
main()
测试结果
0.92
matlibplot显示
Iris.png
