算法金 | 突破最强算法模型，决策树算法！！

来源：cnblogs　　作者：算法金「全网同名」　　时间：2024/5/31 21:28:08　　对本文有异议

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

1. 引言

今天我们唠唠吴恩达：机器学习的六个核心算法！之决策树算法。

决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法。它通过一系列的决策规则将数据逐步划分，最终形成一个类似于树状结构的模型。

决策树因其直观、易于解释和高效的特点，被广泛应用于分类和回归问题中。它可以处理连续和离散的数据，并且能够处理多种类型的特征，因而在医学诊断、市场分析、金融预测等领域得到了广泛的应用。

必须拿下！！！

2. 决策树的基本概念

2.1 什么是决策树

决策树是一种树形结构的模型，它通过一系列的决策规则将数据逐步划分，从而实现分类或回归的目的。决策树由节点和分支组成，根节点代表整个数据集，每个内部节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则，每个叶子节点表示一个最终的预测结果。

决策树算法最早可以追溯到 20 世纪 60 年代。1975 年，J. Ross Quinlan 提出了 ID3 算法，随后又发展出了 C4.5 和 C5.0 算法。1993 年，Leo Breiman 等人提出了 CART（Classification and Regression Trees）算法，这些算法奠定了现代决策树的基础。

（假设一个相亲决策树，By 三点水）

（另一颗相亲决策树，人类的疑惑行为）

2.2 决策树的基本结构

根节点（Root Node）：决策树的起始点，包含所有数据。
内部节点（Internal Node）：通过特征划分数据的节点，每个节点代表一个特征。
分支（Branch）：从节点分裂出来的路径，表示特征的不同取值。
叶子节点（Leaf Node）：最终的分类或回归结果。

2.3 决策树的工作原理

决策树通过递归地选择最优特征来划分数据。具体步骤如下：

特征选择：在当前节点选择能够最好地划分数据的特征。
数据划分：根据选择的特征将数据划分成子集。
递归构建：对每个子集重复上述过程，直到满足停止条件（如节点纯度达到一定水平或节点包含的样本数过少）。

2.4 决策树的优缺点

优点：

直观易懂，易于解释。
处理分类和回归问题。
适用于处理数值型和类别型特征。

缺点：

容易过拟合，尤其是深度较大的树。
对于类别较多的特征，信息增益偏向于取值多的特征。
对数据中的噪声和异常值较敏感。

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
?
# 生成武侠风格的数据，确保所有特征值为正数
X, y = make_classification(n_samples=200, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2,
                           n_clusters_per_class=1, random_state=42)
X += np.abs(X.min())  # 平移数据确保为正
?
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
?
# 创建决策树模型，并设置最大深度为3
dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
?
# 训练模型
dt.fit(X_train, y_train)
?
# 绘制数据点和决策边界
def plot_decision_boundary(model, X, y):
    # 设置最小和最大值，以及增量
    x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
    y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.01),
                         np.arange(y_min, y_max, 0.01))
?
    # 预测整个网格的值
    Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    Z = Z.reshape(xx.shape)
?
    # 绘制决策边界
    plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4)
    # 绘制不同类别的样本点
    plt.scatter(X[y == 0][:, 0], X[y == 0][:, 1], c='red', marker='x', label='普通武者')
    plt.scatter(X[y == 1][:, 0], X[y == 1][:, 1], c='blue', marker='o', label='武林高手')
    plt.xlabel('功力值')
    plt.ylabel('内功心法')
    plt.title('武侠世界中的武者分类图')
    plt.legend()
?
# 绘制决策边界和数据点
plot_decision_boundary(dt, X, y)
plt.show()

3. 决策树的构建

3.1 特征选择

特征选择是决策树构建的关键步骤。常用的特征选择标准包括信息增益、增益比和基尼指数。

信息增益（Information Gain）：衡量特征对数据集信息熵的减少程度，信息增益越大，特征的区分能力越强。
增益比（Gain Ratio）：是对信息增益的改进，考虑了特征的取值数目。
基尼指数（Gini Index）：衡量数据集的不纯度，基尼指数越小，数据集越纯。

3.2 树的分裂准则

分裂准则决定了如何在每个节点处划分数据。不同的决策树算法使用不同的分裂准则：

ID3算法：使用信息增益作为分裂准则。
C4.5算法：使用增益比作为分裂准则。
CART算法：使用基尼指数作为分裂准则。

3.3 树的生长和剪枝

树的生长：决策树从根节点开始，不断选择最优特征进行分裂，直到所有叶子节点都达到纯度或满足停止条件。
剪枝：为了防止过拟合，可以对决策树进行剪枝。剪枝分为预剪枝和后剪枝。预剪枝是在树生长过程中停止分裂，后剪枝是在树完全生长后去掉一些叶子节点。

示例代码

下面是一个详细展示如何构建和优化决策树的例子。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_text
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import plot_tree
# 构造武侠元素数据集
data = {
    '武功': ['高', '中', '低', '高', '中', '低', '高', '中'],
    '轻功': ['强', '强', '弱', '弱', '强', '强', '弱', '弱'],
    '身份': ['正派', '邪派', '正派', '邪派', '正派', '邪派', '正派', '邪派'],
    '是否获胜': ['是', '是', '否', '否', '是', '否', '是', '否']
}
# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 特征和标签
X = pd.get_dummies(df.drop('是否获胜', axis=1))
y = df['是否获胜'].apply(lambda x: 1 if x == '是' else 0)
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3)
clf = clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 模型评估
print("准确率:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
# 决策树可视化
plt.figure(figsize=(12, 8))
plot_tree(clf, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=['否', '是'])
plt.show()
# 显示决策树的规则
tree_rules = export_text(clf, feature_names=list(X.columns))
print(tree_rules)

4. 决策树的算法实现

4.1 ID3算法

ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）是由 J. Ross Quinlan 在 1986 年提出的一种决策树算法。它使用信息增益作为特征选择的标准，递归地构建决策树。

信息熵（Entropy）表示数据集的纯度，计算公式为：

ID3算法的步骤

计算当前特征的信息增益。
选择信息增益最大的特征进行数据划分。
对每个子集递归地调用上述过程，直到所有数据属于同一类别或没有更多特征可供选择。

示例代码

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_text
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
# 使用 ID3 算法
clf_id3 = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf_id3 = clf_id3.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred_id3 = clf_id3.predict(X_test)
# 模型评估
print("ID3 准确率:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_id3))
# 显示决策树的规则
tree_rules_id3 = export_text(clf_id3, feature_names=list(X.columns))
print(tree_rules_id3)

4.2 C4.5算法

C4.5算法是对ID3算法的改进，主要改进点在于使用增益比（Gain Ratio）来进行特征选择，克服了信息增益偏向于多值特征的问题。

C4.5算法的步骤

计算当前特征的信息增益比。
选择信息增益比最大的特征进行数据划分。
对每个子集递归地调用上述过程，直到所有数据属于同一类别或没有更多特征可供选择。

4.3 CART算法

CART算法（Classification and Regression Trees）由 Leo Breiman 等人在 1984 年提出，它使用基尼指数作为特征选择标准。CART 算法可以用于分类和回归任务。计算公式为：

CART算法的步骤

计算当前特征的基尼指数。
选择基尼指数最小的特征进行数据划分。
对每个子集递归地调用上述过程，直到所有数据属于同一类别或没有更多特征可供选择。

示例代码

# 使用 CART 算法
clf_cart = DecisionTreeClassifier(criterion='gini')

4.4 决策树的可视化

决策树的可视化可以帮助我们更直观地理解模型的决策过程。

示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import plot_tree
# 可视化 ID3 决策树
plt.figure(figsize=(12, 8))
plot_tree(clf_id3, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=['否', '是'])
plt.title("ID3 决策树")
plt.show()
# 可视化 CART 决策树
plt.figure(figsize=(12, 8))
plot_tree(clf_cart, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=['否', '是'])
plt.title("CART 决策树")
plt.show()

通过上述代码，我们可以构建不同的决策树模型，并对其进行可视化和评估。

决策树的可视化除了使用 scikit-learn 自带的 plot_tree 方法之外，还有其他专门的库可以用于更加专业和美观的可视化。以下是几个常用的方法和库：

使用 Graphviz 和 pydotplus

Graphviz 是一个开源的图形可视化软件，可以用来生成决策树的图像。配合 pydotplus 库，可以很方便地将 scikit-learn 的决策树模型转换为 Graphviz 的格式并进行可视化。

pip install graphviz pydotplus
from sklearn.tree import export_graphviz
import pydotplus
from IPython.display import Image
# 导出决策树为 DOT 格式的数据
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, 
                           feature_names=X.columns,  
                           class_names=['否', '是'],  
                           filled=True, rounded=True,  
                           special_characters=True)
# 使用 pydotplus 将 DOT 数据转换为图像
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)  
Image(graph.create_png())

使用 dtreeviz

dtreeviz 是一个专门用于决策树可视化的库，可以生成非常美观和详细的决策树图。

pip install dtreeviz
from dtreeviz.trees import dtreeviz
# 使用 dtreeviz 可视化决策树
viz = dtreeviz(clf, X_train, y_train, 
               target_name='是否获胜',
               feature_names=X.columns,
               class_names=['否', '是'])
# 展示决策树
viz.view()

使用 plotly 和 dash

plotly 和 dash 是强大的可视化库，可以用来创建交互式的决策树图表。

pip install plotly dash
import plotly.graph_objs as go
from dash import Dash, dcc, html
# 创建决策树图表
fig = go.Figure(go.Sunburst(
    labels=["根节点", "节点1", "节点2", "节点3", "节点4"],
    parents=["", "根节点", "根节点", "节点1", "节点1"],
    values=[1, 2, 3, 4, 5],
))
# 创建 Dash 应用
app = Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='tree', figure=fig)
])
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

使用 yellowbrick

yellowbrick 是一个用于模型可视化的库，可以方便地可视化决策树。

pip install yellowbrick
from yellowbrick.model_selection import ValidationCurve
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 创建决策树分类器
model = DecisionTreeClassifier()
# 使用 ValidationCurve 可视化决策树
viz = ValidationCurve(
    model, param_name="max_depth",
    param_range=np.arange(1, 11), cv=10, scoring="accuracy"
)
viz.fit(X_train, y_train)
viz.show()

这些方法和库提供了丰富的可视化选项，可以根据需要选择适合的工具进行决策树的可视化。

5. 决策树的优化

5.1 特征选择的重要性

特征选择是构建高效决策树的关键步骤。选择合适的特征不仅可以提高模型的准确性，还可以减少模型的复杂度，避免过拟合。

特征选择的主要方法包括：

过滤法：使用统计方法选择特征，如方差分析、卡方检验等。
包裹法：使用机器学习算法评估特征，如递归特征消除（RFE）。
嵌入法：在模型训练过程中选择特征，如决策树的特征重要性。

示例代码

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
# 使用卡方检验选择最佳特征
X_new = SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(X, y)

5.2 剪枝技术的应用

剪枝技术用于防止决策树过拟合。主要包括预剪枝和后剪枝：

预剪枝：在树的构建过程中提前停止，如限制树的深度。
后剪枝：先构建完整的树，再去除不必要的节点。

示例代码

# 预剪枝：限制最大深度
clf_preprune = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
clf_preprune.fit(X_train, y_train)
# 后剪枝：使用 cost complexity pruning
path = clf_preprune.cost_complexity_pruning_path(X_train, y_train)
ccp_alphas = path.ccp_alphas
# 选择最佳的 alpha 值进行剪枝
clf_postprune = DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=ccp_alphas[-1])
clf_postprune.fit(X_train, y_train)

5.3 集成方法：随机森林

随机森林通过构建多棵决策树并将它们的结果进行投票，来提高模型的泛化能力和准确性。

示例代码

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 创建随机森林分类器
clf_rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf_rf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred_rf = clf_rf.predict(X_test)
# 模型评估
print("随机森林准确率:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_rf))

5.4 集成方法：梯度提升树

梯度提升树通过逐步构建决策树，每棵新树都是为了纠正前一棵树的误差，从而提高模型的准确性。

示例代码

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
# 创建梯度提升分类器
clf_gb = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100)
clf_gb.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred_gb = clf_gb.predict(X_test)
# 模型评估
print("梯度提升树准确率:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_gb))