《机器学习实战》第三章：决策树（3）测试、存储、实例

在讲了怎样构建决策树之后，作者本来还讲了如何用 Matplotlib 把决策树给画出来，噼里啪啦又是一堆代码。

但我自认为学习这部分的意义不大，毕竟这棵树长什么样子是给人看的，计算机不用考虑，能进行构建和分类就可以了。而且如果树很宽很深的话，人眼也看不过来。

所以就偷个懒，跳过这小节吧。

这篇博客讲的是决策树的测试、存储，还会展示一个实例。

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测试决策树

这里的测试，指的就是建好了树之后，拿一条新的数据进行分类。

大致过程：从决策书根节点开始，比较待分类数据的改节点特征，并根据特征值，沿着决策树的边进入下一个节点，直到进入叶节点，就能给这条数据分类了。

def classify(inputTree,featNames,testVec):
    firstStr = inputTree.keys()[0]  #当前树的根节点的特征名称
    secondDict = inputTree[firstStr]  #根节点的所有子节点
    featIndex = featNames.index(firstStr)  #找到根节点特征对应的下标
    key = testVec[featIndex]  #找出待测数据的特征值
    valueOfFeat = secondDict[key]  #拿这个特征值在根节点的子节点中查找，看它是不是叶节点
    if isinstance(valueOfFeat, dict):  #如果不是叶节点
        classLabel = classify(valueOfFeat, featNames, testVec)  #递归地进入下一层节点
    else: classLabel = valueOfFeat  #如果是叶节点：确定待测数据的分类
    return classLabel

classify函数接收三个参数：

（1）inputTree: 事先构建好的决策树。实际类型是一个dict，就像这样子（详情可以看上一篇博客）：

（2）featNames: 特征的名称。按顺序的。

（3）testVec：一条待测数据的特征向量。

第7行： 用isInstance方法判断valueOfFeat是不是dict类型，也就是判断要找的这个子节点是不是一棵树。

例如上面这个例子，我们拿到一条待测数据，首先比较它的'no surfacing'特征值。

如果是0的话，进入0这个子节点。此时valueOfFeat是'NO'，不是dict类型，所以到达了叶节点，于是把它分类成'NO'。

如果是1的话，进入1这个子节点。此时valueOfFeat是{'flippers': {0: 'NO', 1: 'YES'}}}，是dict类型，所以还只是一个内部节点，必须进一步分类。然后就递归地调用classify函数，进入下一层节点...

我们运行试试看：

dataSet, feats = createDataSet()
feats_copy = feats[:]  #由于createTree函数会改变feats，所以先深复制一份feats
theTree = createTree(dataSet, feats)
print feats_copy, '
', theTree
print classify(theTree, feats_copy, [1,0])
print classify(theTree, feats_copy, [1,1])

结果：

待测数据 [1,0] 被分类成“NO”，[1,1]被分类成YES。

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决策树的存储

我们不希望每次拿新数据进行分类前，都构造一遍决策树。所以得想个办法把它存到硬盘上。

作者用的是pickle这个模块，用来将对象持久化。

def storeTree(inputTree, filename):
    import pickle
    fw = open(filename, 'w')
    pickle.dump(inputTree, fw)
    fw.close()

def grabTree(filename):
    import pickle
    fr = open(filename)
    return pickle.load(fr)

就是把建好的决策树（dict类型）存进文件，或者拿出来。

运行一下试试看：

storeTree(theTree, 'storage.txt')
print grabTree('storage.txt')

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实例：使用决策树预测隐形眼镜类型

这是一个“隐形眼镜数据集”。完整的数据集（挺小的）：

4个特征，1个标签：

特征1（age）：有3种特征值（young, pre, presbyopic）

特征2（prescript）：有2种特征值（hyper, myope）

特征3（astigmatic）：有2种特征值（yes, no）

特征4（tearRate）：有2种特征值（reduced, normal）

标签有3种: hard, soft, no lenses

代码：

fp = open('lenses.txt')
lensesDataSet = [line.strip().split('	') for line in fp.readlines()]
lensesFeatNames = ['age','prescript', 'astigmatic', 'tearRate']
lensesTree = createTree(lensesDataSet, lensesFeatNames)
print lensesTree

结果：

然后我们还是把它画出来看一眼吧：

如果医生参考这棵决策树来给患者推荐隐形眼镜的话，那么他最多只用问4个问题就可以了。

这棵决策树非常好地匹配了实验数据，但是我们发现这些匹配选项可能太多了。这个问题被称为“过度匹配(overfitting)”。我了减轻这个问题，我们可以裁剪决策树，去掉一些没必要的叶节点。如果叶节点只能增加少许信息，那么可以删除它，将它并入到其他叶节点中。

作者说：这章使用的算法是ID3，它无法直接处理数值型（即连续性）数据。第9章就会讲另外一个决策树构造算法：CART，同时也会进一步讨论过度匹配的问题。

 

转自：http://blog.csdn.net/charlielincy/article/details/69831446