这篇文章主要介绍了python使用sklearn实现决策树的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
1. 基本环境
安装 anaconda 环境， 由于国内登陆不了他的官网 https://www.continuum.io/downloads, 不过可以使用国内的镜像站点： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
添加绘图工具 Graphviz http://www.graphviz.org/Download_windows.php
安装后， 将bin 目录内容添加到环境变量path 即可
参考blog ： https://www.gaodaima.com/article/169878.htm
官网技术文档 ： http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html#tree-algorithms-id3-c4-5-c5-0-and-cart
2. 遇到的一些问题
csv 文件读取 https://docs.python.org/3.5/library/csv.html?highlight=csv#module-csv
https://docs.python.org/2/library/csv.html?highlight=csv#module-csv
3. 实现
数据文件：
这是一个给定 4 个属性， age， income， student, credit_rating 以及 一个 标记属性 class_buys_computer 的数据集， 我们需要根据这个数据集进行分析并构建一颗决策树
代码实现：
核心就是调用 tree 的 DecisionTreeClassifier 方法对数据进行 训练得到一颗决策树
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Dec 25 11:25:40 2016 @author: Administrator """ from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import csv from sklearn import tree from sklearn import preprocessing from sklearn.externals.six import StringIO import pydotplus from IPython.display import Image # Read in the csv file and put features into list of dict and list of class label allElectornicsData = open('AllElectronics.csv', 'r') reader = csv.reader(allElectornicsData) # headers = reader.next() python2.7 supported 本质获取csv 文件的第一行数据 #headers = reader.__next__() python 3.5.2 headers = next(reader) print(headers) featureList = [] labelList = [] for row in reader: labelList.append(row[len(row) - 1]) rowDict = {} for i in range(1, len(row) - 1): rowDict[headers[i]] = row[i] featureList.append(rowDict) print(featureList) print(labelList) # Vetorize features vec = DictVectorizer() dummyX = vec.fit_transform(featureList).toarray() print("dummyX: " + str(dummyX)) print(vec.get_feature_names()) print("labelList: " + str(labelList)) # vectorize class labels lb = preprocessing.LabelBinarizer() dummyY = lb.fit_transform(labelList) print("dummyY: ", str(dummyY)) # Using decision tree for classification ===========【此处调用为算法核心】============ #clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini') clf = clf.fit(dummyX, dummyY) print("clf: ", str(clf)) # Visualize model # dot -Tpdf iris.dot -o ouput.pdf with open("allElectronicInformationGainOri.dot", 'w') as f: f = tree.export_graphviz(clf, feature_names = vec.get_feature_names(), out_file = f) # predict oneRowX = dummyX[0, :] print("oneRowX: " + str(oneRowX)) newRowX = oneRowX newRowX[0] = 1 newRowX[2] = 0 print("newRowX: " + str(newRowX)) predictedY = clf.predict(newRowX) print("predictedY: " + str(predictedY))
输出结果：
ID3 算法
CART 算法
4. 决策树的优缺点
决策树的优势
- 简单易用，而且输出的结果易于解释，树能够被图形化，加深了直观的理解。
- 几乎不需要对数据进行预处理。
- 算法的开销不大，而且决策树一旦建立，对于未知样本的分类十分快，最坏情况下的时间复杂度是O(w),w是树的最大深度。
- 能够用于多类的分类。
- 能够容忍噪点。
决策树的劣势
- 容易过拟合。
- 容易被类别中占多数的类影响而产生bias，所以推荐在送入算法之间先平衡下数据中各个类别所占的比例。
- 决策树采用的是自顶向下的递归划分法，因此自定而下到了末
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端枝叶包含的数据量会很少，我们会依据很少的数据量取做决策，这样的决策是不具有统计意义的，这就是数据碎片的问题。
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