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标题:
基于Python实现的决策树模型
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作者:
杨利霞
时间:
2022-9-12 18:10
标题:
基于Python实现的决策树模型
基于Python实现的决策树模型
9 i' ], u9 v4 _) {! V6 \! x6 K
7 a# Y* K) Z! y4 b2 _ ]
决策树模型
) H* G6 D9 \- f8 n
目录
$ c9 R- W1 h% s3 N* g R- h
人工智能第五次实验报告 1
. N, z# ]& i, j" N# b
决策树模型 1
2 E9 ?; J3 {" a" [. R
一 、问题背景 1
4 G9 i4 A' }0 n# N( F
1.1 监督学习简介 1
" U8 q0 U9 ?; o6 z- Z
1.2 决策树简介 1
: a- y2 u" I, J9 Q3 W) m0 O& G
二 、程序说明 3
$ R; L7 x3 o" A' L: k
2.1 数据载入 3
2 @, l+ |4 P- i) V. u/ Y
2.2 功能函数 3
. W0 W! D% J c) h
2.3 决策树模型 4
5 }1 z) f% X1 ?: J
三 、程序测试 5
/ F9 e. z4 ^4 P2 s' c/ k
3.1 数据集说明 5
) \: P" b4 f! w$ E: H Q8 o
3.2 决策树生成和测试 6
* s. d: G7 n9 s9 B3 \, v" K Q( I
3.3 学习曲线评估算法精度 7
( H9 V& ~& _* A3 Y8 I$ n
四 、实验总结 8
. B! p* F( w- H5 h$ r: J# s- k8 N
附 录 - 程序代码 8
J* ?' J( t3 d. _
一 、问题背景
' Y1 ^- L, _" B
1.1监督学习简介
; G$ c& r& P2 l2 I( D4 ?$ j
机器学习的形式包括无监督学习，强化学习，监督学习和半监督学习；学习任务有分类、聚类和回 归等。
2 F2 M4 @9 J# E/ `# A8 c
监督学习通过观察“输入—输出”对，学习从输入到输出的映射函数。分类监督学习的训练集为标记 数据，本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=16720每一条数据有对应的”标签“，根据标签可以将数据集分为若干个类别。分类监督学习经训练集生 成一个学习模型，可以用来预测一条新数据的标签。
& M+ J5 ~# K9 a
常见的监督学习模型有决策树、KNN算法、朴素贝叶斯和随机森林等。
7 Z- V) f* u" E2 i$ k. p
1.2决策树简介
" {0 d n! G1 \5 M- E
决策树归纳是一类简单的机器学习形式，它表示为一个函数，以属性值向量作为输入，返回一个决策。
5 T$ v; ?+ t1 z4 e7 P
决策树的组成
' ]/ w5 d6 A) H( a3 w8 k
决策树由内节点上的属性值测试、分支上的属性值和叶子节点上的输出值组成。
M9 R# m' X- D+ O6 ^ Q/ ^9 m: ^' i. L0 ~: [
" E) q W# }3 i8 G* x0 Y H; v
import numpy as np
8 v0 i. C6 p; U- U6 l; M; x
from matplotlib import pyplot as plt
& L1 h4 G5 I, P9 n x
from math import log
& p8 s, t4 g, g" c
import pandas as pd
5 G2 Y2 }, K5 F+ N
import pydotplus as pdp
( I6 Y; L8 a3 c; }7 s
6 a# o0 _$ M! \$ T1 J: g& ^- M
"""
8 f7 S M b8 J9 V
19335286 郑有为
' i$ x: }1 a/ N8 r
人工智能作业 - 实现ID3决策树
7 k/ P1 t% s; C) E# F) L a
"""
0 n8 ?# \# |) x; e8 h- P
+ X+ Z; K% c) R. Z; j* c! V* O
nonce = 0 # 用来给节点一个全局ID
2 ^" s( E3 b7 p$ p; a% D8 ?
color_i = 0
, G: w: d" `, G
# 绘图时节点可选的颜色, 非叶子节点是蓝色的, 叶子节点根据分类被赋予不同的颜色
4 M, }. d9 W' a1 f7 V9 S
color_set = ["#AAFFDD", "#DDAAFF", "#DDFFAA", "#FFAADD", "#FFDDAA"]
* i8 }4 D8 S6 p( S4 e
" c1 J9 ~7 ^" }/ L* J: v4 n
# 载入汽车数据, 判断顾客要不要买
9 c( u* _& O- g
class load_car:
: s$ j3 S3 k5 l" c4 F
# 在表格中,最后一列是分类结果
7 S, Y% {! j" x( q5 Y. p& }1 O; T8 m
# feature_names: 属性名列表
! r! n+ m& y, s3 Q( k- _
# target_names: 标签(分类)名
7 h0 ~2 e9 l( B' w+ z0 X0 U
# data: 属性数据矩阵, 每行是一个数据, 每个数据是每个属性的对应值的列表
! D/ c* H' L/ Y% Q: h$ n* ~
# target: 目标分类值列表
3 n. r" \* O. {; X" k3 @
def __init__(self):
' Q0 T+ U( k+ Z8 D
df = pd.read_csv('../dataset/car/car_train.csv')
$ p4 a$ v! w3 V& p7 Z* U N: G
labels = df.columns.values
# B& F# x, W% ~0 W( h) }
data_array = np.array(df[1:])
, J/ Q, t5 p5 Y0 `$ X* C- f
self.feature_names = labels[0:-1]
4 \% W, c4 B' V+ c
self.target_names = labels[-1]
, a( h6 u4 U. O% X0 Q7 c$ A3 r3 O% g
self.data = data_array[0:,0:-1]
: T& V3 A* I7 K2 L; A0 m E
self.target = data_array[0:,-1]
, R4 t! G/ y8 b2 G, E
% M5 e6 l% q: e+ t
# 载入蘑菇数据, 鉴别蘑菇是否有毒
) `. g5 D: H5 O2 s$ S+ q5 X
class load_mushroom:
1 h, R6 c% ], _
# 在表格中, 第一列是分类结果: e 可食用; p 有毒.
& M/ g& A" T6 u$ r- d2 N
# feature_names: 属性名列表
, u" I' Z+ D4 k" L; n. Q
# target_names: 标签(分类)名
/ n7 t) V c, G) F# C& ]
# data: 属性数据矩阵, 每行是一个数据, 每个数据是每个属性的对应值的列表
" S+ R! y- {9 D$ E. n7 x6 @9 A
# target: 目标分类值列表
( F5 R" T* R# b
def __init__(self):
2 {5 @! E4 @( s' B+ O) x
df = pd.read_csv('../dataset/mushroom/agaricus-lepiota.data')
2 p, g6 y7 B; }0 y1 x
data_array = np.array(df)
2 d) B# o+ ~, ?; B9 ], I
labels = ["edible/poisonous", "cap-shape", "cap-surface", "cap-color", "bruises", "odor", "gill-attachment",
2 G& i9 ~+ U+ T) z* I \ \
"gill-spacing", "gill-size", "gill-color", "stalk-shape", "stalk-root", "stalk-surface-above-ring",
9 w0 r& d. L' O+ j# u8 D
"stalk-surface-below-ring", "stalk-color-above-ring", "stalk-color-below-ring",
Y3 t5 ?; l* J7 C3 Y* N
"veil-type", "veil-color", "ring-number", "ring-type", "spore-print-color", "population", "habitat"]
# N* Y9 ?! Z( D1 ^1 G
self.feature_names = labels[1:]
8 [' O' U8 N& T0 C1 f0 O
self.target_names = labels[0]
- S4 }0 A" c7 K* n0 w
self.data = data_array[0:,1:]
8 T, Y B- G% h. g2 X
self.target = data_array[0:,0]
) V! g6 s& G* z
2 Z: k2 x6 [2 e, D4 x0 V
# 创建一个临时的子数据集, 在划分测试集和训练集时使用
- Q8 y+ D5 _4 s8 K7 j
class new_dataset:
8 R# W# y2 ^9 ?1 j5 V7 X, ?
# feature_names: 属性名列表
% p3 P& z& L/ H4 A( Y3 w
# target_names: 标签(分类)名
( v0 u O$ E, j$ |! o+ v
# data: 属性数据矩阵, 每行是一个数据, 每个数据是每个属性的对应值的列表
1 \5 t- J5 w% X$ o
# target: 目标分类值列表
& W: @ w3 Y2 L7 x
def __init__(self, f_n, t_n, d, t):
& {2 J) F1 e% X. v
self.feature_names = f_n
" v" l# W& u! a. L+ H0 C' _3 J% f7 H
self.target_names = t_n
7 \5 u- \) N/ z# N, {( T# H
self.data = d
: ?0 U5 a I' m4 L! b
self.target = t
9 l, \4 Z8 ]3 V: A' Y# `8 Y
+ }' v' e* j9 T( c1 R( m
# 计算熵, 熵的数学公式为: $H(V) = - \sum_{k} P(v_k) \log_2 P(v_k)$
6 Y3 p# y3 f$ l d! e
# 其中 P(v_k) 是随机变量 V 具有值 V_k 的概率
|8 D1 Z4 L, e
# target: 分类结果的列表, return: 信息熵
* J- a/ d% N8 I @
def get_h(target):
6 [) Q* ?( J3 s, Z' s( S3 Y
target_count = {}
5 H% \& ?& R( |0 u9 D# U8 n0 L- }
for i in range(len(target)):
t- j/ b! E2 o9 t; E3 K
label = target
2 M8 ~0 w* B6 ]
if label not in target_count.keys():
% [6 Y0 k3 ^) B; [3 }! F
target_count[label] = 1.0
) z( g4 e! Z1 W# C
else:
8 a X$ X' G& M6 v" h
target_count[label] += 1.0
0 `/ e, F! Z+ h5 h0 D% H
h = 0.0
2 m& Z: X8 \" Y/ a- e% X& e
for k in target_count:
, d: @: Z9 f% T
p = target_count[k] / len(target)
5 l g6 L1 i* k! u5 B% V
h -= p * log(p, 2)
% Q. l& @1 I9 K
return h
$ q4 T" Y* Q8 t5 Q5 a! j7 u5 h
% l$ F9 r L2 ^7 k8 T% e$ X
# 取数据子集, 选择条件是原数据集中的属性 feature_name 值是否等于 feature_value
. U- @: j6 N' x1 p, T0 R2 `
# 注: 选择后会从数据子集中删去 feature_name 属性对应的一列
- g4 z9 W- r3 B! _/ r/ [# H
def get_subset(dataset, feature_name, feature_value):
7 Q! z9 W4 G L( k
sub_data = []
# K$ U' i4 d# d6 W* e8 V( u
sub_target = []
$ a6 V7 s6 I4 }4 e* }: m
f_index = -1
* I4 t' V/ g7 v! u4 Y- P6 M
for i in range(len(dataset.feature_names)):
4 q/ j% P* z/ C
if dataset.feature_names
== feature_name:
2 N, V* {5 _# |. p& v# k
f_index = i
7 _) `" P `: W. c, x
break
4 m$ O2 P2 U4 ?( H* w
. _6 b* g8 s, m+ `; p
for i in range(len(dataset.data)):
+ W8 i$ M6 e8 [2 n# y
if dataset.data
[f_index] == feature_value:
% g* i6 B! B; _5 b) f8 W. x# l/ z
l = list(dataset.data
[:f_index])
$ S* C( h. |- b2 s. z
l.extend(dataset.data
[f_index+1:])
0 p; J0 j2 P- P9 E4 j" J
sub_data.append(l)
~ x! h- y X+ u& t. n/ {
sub_target.append(dataset.target
)
; \' I2 M2 t; j/ u& p
* a$ G% Z9 D# D2 ?7 H
sub_feature_names = list(dataset.feature_names[:f_index])
* l9 t/ _4 d' `& ~+ b: J
sub_feature_names.extend(dataset.feature_names[f_index+1:])
& E" j: S" S, L! Q0 [: s
return new_dataset(sub_feature_names, dataset.target_names, sub_data, sub_target)
6 `9 Q9 P$ {4 ~; }, j- B- {( I# s
$ b* O) r$ W& b2 I7 a8 \
# 寻找并返回信息收益最大的属性划分
5 n4 ~ k( N* ]$ W, I$ t; V: D
# 信息收益值划分该数据集前后的熵减
- G" S+ F; m. ? E) |" }% Q
# 计算公式为: Gain(A) = get_h(ori_target) - sum(|sub_target| / |ori_target| * get_h(sub_target))$
* B: g& A1 |* B' W6 d# v( o/ A5 U
def best_spilt(dataset):
# o2 u1 z3 k! I4 l
: D7 t5 S4 T3 z1 d
base_h = get_h(dataset.target)
0 F4 I5 t& Q( V9 X2 }* A7 e
best_gain = 0.0
' N" R0 _! p! @' d; U* B
best_feature = None
c( g; u9 s: U' H. p1 f
for i in range(len(dataset.feature_names)):
% Y# ~7 ]* y" X# B7 h
feature_range = []
4 b* |' B) a8 _
for j in range(len(dataset.data)):
5 g' p4 o% z$ O [9 Z
if dataset.data[j]
not in feature_range:
0 G4 { T; W8 \. G) N
feature_range.append(dataset.data[j]
)
, N" b( `) ^% ^# o) A, R% Q
6 Z' c4 G' R; q7 o
spilt_h = 0.0
- }! k8 k; H, _* M/ ?
for feature_value in feature_range:
8 ^% n/ ^/ r- w; p4 H3 `' [
subset = get_subset(dataset, dataset.feature_names
, feature_value)
( Y+ [) R4 e5 H
spilt_h += len(subset.target) / len(dataset.target) * get_h(subset.target)
8 o' N' Q8 E9 C1 v
9 z: ^ |5 ?5 b7 |0 L5 m' R
if best_gain <= base_h - spilt_h:
; W* N) Y3 M7 S/ u" z+ T* I6 p
best_gain = base_h - spilt_h
$ S2 u- C7 l# w& s
best_feature = dataset.feature_names
, _. @& G {; Q1 {- Q# }. N3 Z: L
$ S3 _; D" x* q2 `/ D+ y
return best_feature
. g1 p2 E5 Z0 ]; z3 y; q- |
! H. z" Z" F; o. x1 j2 J+ I
# 返回数据集中一个数据最可能的标签
% M5 Y i8 `4 E, s
def vote_most(dataset):
6 s5 u! V) c( R; x( L% v
target_range = {}
G" D1 q: ~1 l# q
best_target = None
' p9 }* I( T1 z' P, t
best_vote = 0
1 U# ~: }1 p9 ]8 ]9 o
. M9 x- m& U: E- D1 X" z
for t in dataset.target:
, f7 [1 Q! [! y) a, J
if t not in target_range.keys():
/ p9 J3 L0 M1 ?" ]/ t$ i4 y
target_range[t] = 1
( a; ^) n0 m4 B! U% P
else:
5 E9 v6 s: Y3 c3 E# H9 v& }
target_range[t] += 1
- ^" O3 }7 _+ X. j8 \+ E& y3 Z* {+ ]3 g
5 W4 [% r+ U5 S; T
for t in target_range.keys():
: v0 @5 L* U9 G' a5 z9 R
if target_range[t] > best_vote:
/ A/ @* ^, o' l. I8 U6 K% C, v
best_vote = target_range[t]
7 K# U# W& a8 \
best_target = t
* [' O( ]3 o1 N+ M6 ^! p
" w8 o6 _/ w: \( i1 T" ?. C! Z
return best_target
5 O3 Z) M2 o r* ]
# i7 F' y- h( ~4 w) R$ l4 g
# 返回测试的正确率
; t9 Y, V, u% z5 e
# predict_result: 预测标签列表, target_result: 实际标签列表
# |- o( G/ M7 R1 S u# f4 g @" s
def accuracy_rate(predict_result, target_result):
. E3 k* W) R: v2 k' O% p2 ?
# print("Predict Result: ", predict_result)
- ]& z E- T/ j+ Q% k) Z d
# print("Target Result: ", target_result)
3 F( p) z( k2 n; e+ f$ Z4 `
accuracy_score = 0
5 [6 `7 K9 U% d: R: e+ T
for i in range(len(predict_result)):
% Z3 o/ N% [, I1 I
if predict_result
== target_result
:
" h% F* T1 }9 d9 R3 }3 M2 {
accuracy_score += 1
; A8 C6 [. P9 p9 y( ~$ q. [! f0 V
return accuracy_score / len(predict_result)
7 @! s/ J2 X; T1 P+ j1 @- M: J
/ T8 f" D" e; x5 w* B
# 决策树的节点结构
% N8 X4 P1 s4 j* Q3 S7 r
class dt_node:
9 r1 S- {- J7 x. |1 k1 V
+ o, M7 L3 H$ t: m; U
def __init__(self, content, is_leaf=False, parent=None):
9 ? t3 Q8 d% b) D
global nonce
) |; s, u' Q$ d( R! y% S I" D
self.id = nonce # 为节点赋予一个全局ID, 目的是方便画图
: Q! [' h" t) t; s$ G4 j- a& v
nonce += 1
9 f" l+ z8 q* H$ H* ~. B& o7 L
self.feature_name = None
! ]3 U' G3 |- t
self.target_value = None
2 J w! J( K$ {+ b o; R
self.vote_most = None # 记录当前节点最可能的标签
$ j% k: V( T5 \* u' U) a% i
if not is_leaf:
. B# |6 U: \$ \. s* B" \# @0 ^
self.feature_name = content # 非叶子节点的属性名
: E1 A7 B1 ]' T2 J; Y4 N( t" ~
else:
' t% O+ i$ z" `$ ]: ]' l
self.target_value = content # 叶子节点的标签
' F6 z6 E: G9 u' L
- P% J! g) v# P) ~
self.parent = parent
* }, r3 X6 `$ u& v
self.child = {} # 以当前节点的属性对应的属性值作为键值
5 W E) O. d+ S
+ q! j9 P3 ]! l/ \
# 决策树模型
9 q S; v$ I. B' V) j8 z; M
class dt_tree:
+ y. B, l+ L! r: ]( B8 l2 b
: W. K! x, c1 D5 O
def __init__(self):
9 t+ I( I6 w- V) f
self.tree = None # 决策树的根节点
4 @& k# Q- M t7 a
self.map_str = """
}) @* o5 n1 F/ `! p
digraph demo{
9 e$ m" D2 G% E
node [shape=box, style="rounded", color="black", fontname="Microsoft YaHei"];
3 `0 a6 D V- B" p
edge [fontname="Microsoft YaHei"];
) g6 ]$ X3 e0 _
""" # 用于作图: pydotplus 格式的树图生成代码结构
: J& t2 a# }7 j( P S' h
self.color_dir = {} # 用于作图: 叶子节点可选颜色, 以标签值为键值
; U# k7 A$ K& I& V3 O* [0 F
9 x+ s. W$ B5 }
# 训练模型, train_set: 训练集
- ~) D9 c; z+ Y, @3 L
def fit(self, train_set):
6 v- V6 G/ l4 c; ^7 a4 C) l
9 s0 Z/ A- g" ~; R& U/ k( g3 ?# M( _
if len(train_set.target) <= 0: # 如果测试集数据为空, 则返回空节点, 结束递归
* ^$ M: T$ I3 \/ A3 q
return None
+ u9 @% B9 R ]( O. ?
+ J" ^* K3 m" C+ a0 Q2 |0 K# |" ?
target_all_same = True
- S3 M$ j( u# J: G
for i in train_set.target:
% B$ a+ v# b0 d- W
if i != train_set.target[0]:
) _" h" g$ K Q
target_all_same = False
4 Q/ k' j( Y Q6 t5 U' D( U
break
! J8 R; t z8 h- e" y! k
7 s) E9 ?" v/ ]; N T
if target_all_same: # 如果测试集数据中所有数据的标签相同, 则构造叶子节点, 结束递归
# J* e4 I& m8 x
node = dt_node(train_set.target[0], is_leaf=True)
8 N9 a3 c- q( X" a9 [8 o
if self.tree == None: # 如果根节点为空,则让该节点成为根节点
: {8 N4 u, A, ~, D* d% x; [
self.tree = node
* E9 T. ~; ]! T" ?7 A
! q8 x, m/ P3 d
# 用于作图, 更新 map_str 内容, 为树图增加一个内容为标签值的叶子节点
- K6 z* M$ Q D0 T# B+ ^( \, u
node_content = "标签：" + str(node.target_value)
6 j; A7 {# a* E; l) F
self.map_str += "id" + str(node.id) + "[label=\"" + node_content + "\", fillcolor=\"" + self.color_dir[node.target_value] + "\", style=filled]\n"
y! W$ L; t9 v$ O6 W
, G2 r- t8 C$ O" ? H! x" v8 B
return node
# b% S' p5 ^6 u
elif len(train_set.feature_names) == 0: # 如果测试集待考虑属性为空, 则构造叶子节点, 结束递归
P! x# h t8 [8 I- n
node = dt_node(vote_most(train_set), is_leaf=True) # 这里让叶子结点的标签为概率上最可能的标签
$ c) b7 I3 p0 K' d3 d+ J0 J! o
if self.tree == None: # 如果根节点为空,则让该节点成为根节点
" c* B& [' q- x" x
self.color_dir[vote_most(train_set)] = color_set[0]
2 w' f- L6 T7 q/ p3 E* Q: h% l \: X
self.tree = node
9 x5 X" k! f6 b5 q5 b
9 ]/ s& q$ w+ G
# 用于作图, 更新 map_str 内容, 为树图增加一个内容为标签值的叶子节点
/ k* L; Y8 v, r$ o7 d
node_content = "标签：" + str(node.target_value)
' A. u$ Y* w: d! K- K4 x
self.map_str += "id" + str(node.id) + "[label=\"" + node_content + "\", fillcolor=\"" + self.color_dir[node.target_value] + "\", style=filled]\n"
' z# y1 j8 \/ T0 `% H$ f
: D A) v7 Y' i% _
return node
6 O1 X, i9 h1 X# D" ~
else: # 普通情况, 构建一个内容为属性的非叶子节点
# }" M& [6 T+ w' L; U$ Y. n
best_feature = best_spilt(train_set) # 寻找最优划分属性, 作为该结点的值
0 ^, |6 L* e: v) {6 ~7 ]
best_feature_index = -1
4 {$ H! ^4 X0 \' ]. _! C6 u
for i in range(len(train_set.feature_names)):
2 \5 v3 t! t, u" h* ~
if train_set.feature_names
== best_feature:
/ ^; f: [" U; F5 l
best_feature_index = i
& C/ i! c' C0 n& z
break
3 t# R! i; A: H! b' y- W# j c1 {
: B! l5 H4 d/ d8 J
node = dt_node(best_feature)
% Z( X9 w, h* t/ s5 q; a# W) P
node.vote_most = vote_most(train_set)
1 f# P% j) L! b7 ^# A
if self.tree == None: # 如果根节点为空,则让该节点成为根节点
: [. Y6 E7 c1 c, b- n
self.tree = node
; i# e5 ?' h$ ^. o# Q9 h+ I: N! T
# 用于作图, 初始化叶子节点可选颜色
/ t1 P7 q) C; ~& i
for i in range(len(train_set.target)):
2 x1 Z P, N% ] r2 t! M5 }
if train_set.target
not in self.color_dir:
2 `: x. @& Y: f2 `% \# L
global color_i
0 I% K% |/ V0 T. S" i# V
self.color_dir[train_set.target
] = color_set[color_i]
7 W$ i$ S' W% S1 y, e3 I! @
color_i += 1
+ x$ H) V. k* S7 ~% h) h: s0 {1 Z
color_i %= len(color_set)
( O* F8 l" l5 |/ a$ F& f& T4 G
0 k8 t; c# s& \; I" y
feature_range = [] # 获取该属性出现在数据集中的可选属性值
! K0 n3 W! U/ m. S; ~' g
for t in train_set.data:
8 `2 f6 F2 A; J
if t[best_feature_index] not in feature_range:
4 Y' E& `+ m; v; D( w
feature_range.append(t[best_feature_index])
7 n8 f, M9 Z8 f/ D' S
6 [' h/ Z# n8 }' _) Y+ \% T6 g0 C
# 用于做图, 创建一个内容为属性的非叶子节点
& U' `. c4 T: T6 }- u" q1 H$ }5 q. k
node_content = "属性：" + node.feature_name
$ H. Q) t" b$ o' \
self.map_str += "id" + str(node.id) + "[label=\"" + node_content + "\", fillcolor=\"#AADDFF\", style=filled]\n"
) b8 L- P5 v( f2 M [5 I
" A0 k$ X% }9 S8 }8 z0 i8 o% d
for feature_value in feature_range:
8 z: ]3 O3 ]$ n! w' \$ @# f, J2 ~
subset = get_subset(train_set, best_feature, feature_value) # 获取每一个子集
$ Y5 H9 j" Y& B
node.child[feature_value] = self.fit(subset) # 递归调用 fit 函数生成子节点
3 M Q; G3 N9 ?2 {1 O8 F! x8 I
if node.child[feature_value] == None:
! c9 e3 _" P& {5 c* ?
# 如果创建的子节点为空, 则创建一个叶子节点作为其子节点, 其中标签值为概率上最可能的标签
, Z+ P9 {" @& P, l6 J% {; n
node.child[feature_value] = dt_node(vote_most(train_set), is_leaf=True)
, H8 w c; W" H% J) ?0 @9 @) o
node.child[feature_value].parent = node
' U/ c) F9 `7 V6 d) M/ d8 n4 ^
; Q9 i, p8 t9 j, P4 g
# 用于做图, 创建当前节点到所有子节点的连线
2 e7 F" A+ N& h* l9 e' ?
self.map_str += "id" + str(node.id) + " -> " + "id" + str(node.child[feature_value].id) + "[label=\"" + str(feature_value) + "\"]\n"
2 o( ~5 F: A5 A8 j, j8 i$ P! h, n5 c5 U
3 P, d! H- M o" M: P
# print("Rest Festure: ", train_set.feature_names)
* B0 Q% V3 x4 k3 c/ Z: r9 V6 h" C
# print("Best Feature: ", best_feature_index, best_feature, "Feature Range: ", feature_range)
O4 R+ W [* v' T0 m
# for feature_value in feature_range:
, E+ @0 C" ~, c$ i
# print("Child[", feature_value, "]: ", node.child[feature_value].feature_name, node.child[feature_value].target_value)
$ n! H; u/ D/ Z8 [, m: j! t/ s
return node
- g* ]( s8 p, N! J# J! Z0 k& A
g" z2 x4 m# u- m3 Y8 n E
# 测试模型, 对测试集 test_set 进行预测
) _% ^" r' ?+ R
def predict(self, test_set):
% I! n; A' s) K# M- o
test_result = []
" T# q1 @7 j, U
for test in test_set.data:
0 }7 ?0 y2 v5 Q* L6 ~) b
node = self.tree # 从根节点一只往下找, 知道到达叶子节点
7 l+ e6 d! l1 s- H3 q+ @5 \
while node.target_value == None:
; c1 V5 Q7 I" U
feature_name_index = -1
6 e) N' r j& y z. f
for i in range(len(test_set.feature_names)):
}1 P4 K& u0 ^, ?( U7 A
if test_set.feature_names
== node.feature_name:
2 {5 k3 j% C g$ J8 v" Q
feature_name_index = i
( |6 t& w3 p$ Y9 X$ W
break
8 M9 G# V1 K- A! r$ ]
if test[feature_name_index] not in node.child.keys():
3 g- g8 E4 Y9 A; J; M
break
2 U# m1 S) ]; R( \
else:
- a! u0 I: c ~3 f9 [
node = node.child[test[feature_name_index]]
4 E' r% k, `4 Q. Y, l2 E
4 s- E; ^$ Q" ?2 v
if node.target_value == None:
1 S% w& Z: |) |1 B
test_result.append(node.vote_most)
! F/ g- Y! v5 w/ w; b+ ~. `/ b
else: # 如果没有到达叶子节点, 则取最后到达节点概率上最可能的标签为目标值
7 V, D6 l3 x5 ]! u W/ T
test_result.append(node.target_value)
' K4 p, O8 A3 a( o3 [
/ n& k2 \/ E5 t4 P! h. l
return test_result
5 L: D" ?2 j) |0 K/ [
7 ~! ~7 x$ ^; T2 j0 _" H
# 输出树, 生成图片, path: 图片的位置
3 A) ?( U0 q. H( ^* c! w
def show_tree(self, path="demo.png"):
; P2 d3 c- E6 U- A+ @
map = self.map_str + "}"
. p- w, z3 \) I' A$ O( ?' y/ b& U
print(map)
, n/ |* P* }3 q; ^6 @) e& a8 U
graph = pdp.graph_from_dot_data(map)
9 v9 i/ {/ x2 F' ]
graph.write_png(path)
. W, \; m& {" r) j5 s+ N; C
4 R) J/ q0 ]4 f | N: h
# 学习曲线评估算法精度 dataset: 数据练集, label: 纵轴的标签, interval: 测试规模递增的间隔
* x7 K6 ~1 G- o. T+ B
def incremental_train_scale_test(dataset, label, interval=1):
) l9 u" D+ @, s+ `. p
c = dataset
' M ^3 \: r6 @5 Z. e8 u* G! d
r = range(5, len(c.data) - 1, interval)
* M' b, Q( \( n' R- Q( U- w
rates = []
6 |6 c4 P8 J2 B/ K( N b" z+ g7 ^
for train_num in r:
0 F3 p/ A6 W. B) v
print(train_num)
2 i& [% @- x7 j' v) Y
train_set = new_dataset(c.feature_names, c.target_names, c.data[:train_num], c.target[:train_num])
& C. }, ]) @1 {; @
test_set = new_dataset(c.feature_names, c.target_names, c.data[train_num:], c.target[train_num:])
+ ]5 q# l+ k$ _4 ]
dt = dt_tree()
* K% i! n5 i' P3 d
dt.fit(train_set)
5 z; j. e# b7 t b* H6 R
rates.append(accuracy_rate(dt.predict(test_set), list(test_set.target)))
8 n/ }" \' Q; U; e1 E( C9 d. n
9 X% k) W; S7 U: y
print(rates)
5 G4 i$ i3 T9 I) J1 h( n7 I8 O
plt.plot(r, rates)
. G7 d5 P- Y2 z0 [0 x# v# M
plt.ylabel(label)
[6 m: y" P( A: D
plt.show()
: Q; P+ _; x/ u# o9 }) I
! H$ y; I/ D3 _$ {8 h/ }2 ]
if __name__ == '__main__':
* ^6 x! M( X9 S7 t( D6 v
+ g1 @1 f, ~2 G" `
c = load_car() # 载入汽车数据集
9 \+ f# `$ X0 I# u3 A
# c = load_mushroom() # 载入蘑菇数据集
5 q' D6 P+ b0 ~2 U
train_num = 1000 # 训练集规模(剩下的数据就放到测试集)
4 c8 r7 U7 o) \! R: R
train_set = new_dataset(c.feature_names, c.target_names, c.data[:train_num], c.target[:train_num])
6 E- |9 }; ]' a" X9 @% W
test_set = new_dataset(c.feature_names, c.target_names, c.data[train_num:], c.target[train_num:])
8 l& [: w. U% M1 V0 v
5 L- z0 c* j: q
dt = dt_tree() # 初始化决策树模型
' ^/ x8 Q: g, Z. H, `% h
dt.fit(train_set) # 训练
6 g% ], ]0 o' `) c8 a
dt.show_tree("../image/demo.png") # 输出决策树图片
, T$ [/ z# F. o4 P
print(accuracy_rate(dt.predict(test_set), list(test_set.target))) # 进行测试, 并计算准确率吧
e; j3 l) C+ u" W
$ b$ F! F* U1 f; y: s
# incremental_train_scale_test(load_car(), "car")
* J7 \- I1 Y$ P% f! N
# incremental_train_scale_test(load_mushroom(), "mushroom", interval=20)
9 `! I/ ?6 U2 d% ]! j
* R$ y- W0 ]3 i# `; i
% I2 _! y0 H% R! S- N0 h. ~+ q6 c
# _1 n. A8 O5 i7 i+ g
1
: W1 H% a6 z0 n
2
3 Y" P5 c4 C1 X, ~2 e
3
/ _- X, l8 y, T- Z, \8 R
4
t4 |) b) ^$ ~" x+ H
5
' b. m$ [; b# Q3 I4 O' c H
6
: D0 S! o& i0 J8 G- g6 Q! J
7
% c" e8 ]9 |/ B7 D1 z
8
E5 u4 _% k& b) P6 S9 l& F
9
$ j6 Z2 r2 n4 t
10
" {: V" E1 D H. M
11
- {5 w( _1 d) U8 [
12
3 M* I3 b4 v7 \# l5 S
13
+ B$ Y2 ]4 h4 e
14
4 p1 \# A( d6 w( E( e5 g/ I
15
/ ^8 g+ d' y6 }7 ~1 G2 } W. j# C
16
5 {! K* I% S |
17
7 |. O( g6 ?9 r1 L- p) g
18
" w' X, z- n. ~. G$ J) c0 C
19
. B+ G: j0 m+ u8 \9 B8 {
20
6 I1 s6 T( g/ o! ~9 \, @1 o
21
0 B6 i/ h' W5 a8 I
22
8 O5 \6 P+ M H9 O
23
2 w, p" r, x. {. T! U- d
24
) E2 \0 x4 t" c/ ^8 k. X7 b
25
& t( O& H* b! j4 s2 O
26
. W6 A3 r3 }* k! X9 J, G1 B: O4 Y' a
27
& E/ S- ^' \$ i5 s' T/ y1 V
28
8 [$ B! Y6 D; q/ @7 ]" n0 y
29
/ W0 N( T- m" i$ P {- h) c
30
2 u& n' Q- P' h# t( `6 j2 @
31
+ j7 c% V- e" b# l3 U0 p* i; l
32
% T! A+ o$ u9 p7 M8 \# v$ o
33
. X: I7 ^9 X" ?1 a& I7 y. n; e B3 I
34
2 }2 m0 I. e1 }) f7 d
35
2 P9 w* q) K( j/ G; }" |, B+ k$ E
36
* d6 B1 p2 o' G: a. t, h# t
37
" l1 @0 C! M1 X' j6 v7 U) s
38
5 d- \2 {" @7 R3 C. x: L" l/ q0 s
39
' R6 ^5 H9 j, p% L" r/ x
40
9 m6 X! J( @2 _1 H0 M2 h( u4 p
41
7 A/ O4 [3 m Q1 f' Z
42
- a6 q) v- ?# F z3 N) M
43
) @2 K8 K/ z# q, ?
44
/ b y8 z2 ^8 y6 J" z
45
/ Z* K, Z( t9 t/ ?1 o* C& I) h
46
- s2 S; v- w2 o" Y
47
& h3 x4 [- |* ^: ]" {
48
/ [4 y2 s) z0 v/ X$ Q
49
6 g3 V3 g; }" Q! L
50
& X4 V1 f7 l G! {
51
$ X: F. K! [3 w- {! X0 Y: u7 h5 h
52
" v# P5 w- p/ x
53
* [2 J( T8 P7 u% H8 [" Q
54
0 U1 {% H6 `/ i* S4 _$ i5 Q+ y
55
$ }7 r) {* V/ Y5 @% u, H: p- P
56
" R0 H7 b! n: d) t' I
57
$ ?0 q4 H3 H& U8 N# M/ ?
58
0 M: a/ e7 N* m9 l8 I$ A6 @
59
/ X4 k" _- B* c( t9 M
60
8 U& F" X$ L/ R7 G5 a; P; Z/ X, _
61
0 u1 I7 u7 m* ^) X9 K% u
62
) D! q- W* k" p9 R8 L! V4 E4 V
63
, o4 w" @! S+ `4 F
64
; [& i0 d9 V+ v
65
- O* C5 }7 b2 u. D( F) P6 z, `
66
$ ]# G+ {; M& i3 m, p$ T
67
: r: {4 ]5 Y* `; q1 p
68
: ~" a. L7 {, X. U8 T0 K* x7 z
69
- x3 E4 z( |" P- r! k
70
, X: j3 r% ?9 F6 W( i
71
% F2 D a0 q4 T2 f; J0 v
72
' T9 r, z# D$ t* D0 d* g
73
) p* r M1 E! v# L( }' X
74
4 B) Y$ @& p2 c; G" Q, v; U
75
9 F4 q7 Y" o: `/ b
76
8 O, a% a' y& y# O5 ~
77
+ ]8 M+ {- v y
78
0 V0 D( I4 ?( x9 R) F
79
) [, g: U3 T. V Q# E9 n5 Z# t
80
/ M/ n6 [3 e: M
81
( W' ^ e% E$ I; C
82
2 q8 F x0 e4 U
83
0 w* o8 g6 ?3 h/ _& i& h; h, j
84
% a% @1 G) {$ Q5 m* u7 N
85
9 \7 v2 V: i3 n1 L. a1 z
86
/ q Q( O+ J# i) ], P
87
8 s; \8 d8 ? U* X$ l5 \( H
88
0 P- F) k% |7 N/ [7 v9 h
89
+ G G& a- B* J/ ~
90
0 F! |* m1 E/ E( B) M% W
91
3 g" l# z$ v9 a1 h
92
+ j; O, t. a! K; W8 N3 y1 H
93
, C5 g' r7 X: Z# [" d
94
" H; @+ ]! E' S- q( |
95
+ N& Q4 U7 s/ E) y3 |- g+ p
96
# ]7 t, C6 E7 ^6 Z% p+ {
97
! g3 _7 N0 a, j, C# t
98
5 _0 O3 s1 c# @4 B: l0 U8 s2 n- a; K
99
0 J* v9 v5 Z1 j; |; I. r* ?9 k+ `
100
+ Q# k5 x6 |( {4 b3 g
101
5 |9 @8 ^) [: p% r
102
$ f, Q! i9 ^1 L, X
103
& x# Y# f) ~3 A7 i" K' t
104
5 ~! k8 R$ s ?$ p
105
( g, |( r) u$ W$ T" L6 f
106
# A, ?, f# c6 |5 [; s- D4 _5 v
107
9 t5 p' L/ D7 x# V! _; |
108
; ~5 P/ Y& x, m- S o9 G: n
109
3 W* A0 r' m1 a5 F' r
110
4 o8 y' n0 q4 ~, B. W$ b, C" `
111
; l% A9 \, ~% _1 i
112
; h& f: e2 K: z' }8 U
113
( B$ v* g Z) |/ d. N; a6 p
114
3 C, }5 B0 V% G
115
4 s! I/ ^# U: Z% w/ D/ s" ~8 D4 R
116
# S9 i5 C" ]' S: L, w
117
* `9 H& [4 X- C6 Y! J [ _# h! I- L7 ~
118
: O6 D3 r: } R- j
119
5 {7 n6 j7 Z4 d; z2 y' r1 ^6 R
120
% w$ E: e+ m4 L- f
121
# D& h: K; B, |6 ` D# D7 X- p
122
% K( d# x4 d% n+ x
123
d$ x8 g7 z( J
124
: W' W# J: E! g
125
: Z1 Z# P: a/ u( C7 D
126
& Y/ f, f2 S/ m( R! e* s
127
- u) Q* D5 R) }4 c5 L( ]$ ?$ H6 y5 t
128
) O/ m4 g r3 N( m; S" ]
129
W+ d% o' c, M
130
4 W4 P) A. X1 j8 L/ Q. K( j
131
/ F' h9 g9 ~: E4 e
132
4 p+ d5 ]7 X; y- E0 R9 b# F
133
' N" K- u5 ~! V _, G, d2 Y
134
& g/ } W) v2 e5 ]0 f# A0 @
135
9 ~& o& }/ ?; m* J) y
136
: T* j/ o$ D! Q% n
137
1 }7 u5 Q" L- i( B) b
138
/ H' ?; m' V0 _ H( r6 a3 C# @7 N
139
6 [& Z8 j' Z) E
140
; g5 R8 a# G2 P z F
141
* ^( S# L- Y5 [3 z
142
9 W5 {1 w6 d7 o! R
143
6 w6 I! E$ B* c: V$ V4 V& o+ A
144
x) |; O/ A6 u
145
& X* y5 Q6 {+ j% g) I/ U% h( n
146
$ _$ `1 R9 c, n; M- i* U) I4 e% o5 ?
147
' a( h: b7 G. @3 w& x0 B0 K1 K4 A
148
6 o) T: K( W2 W/ k- r. Z. R* f
149
' c6 N# ]/ e0 ?& W' e
150
7 Y+ w( Q# u* u. m7 D
151
0 w: q. o6 \& u i8 C! N( s
152
4 Y& ~+ B4 s% |; p# m) J3 V
153
) K% P9 n7 j( Y( W+ i+ |! W
154
9 ]: X* k: r+ @5 u2 U( G1 A
155
/ l( c% r0 o' m& \8 D3 U" _/ ]7 h
156
* A' O- L, l( I. ~. x$ u0 |
157
. v; V- x# x2 d* G# X" [7 X( M
158
9 r: a1 n# u5 l
159
6 M3 d: x) J4 b5 h# o
160
% L: C/ O2 |* V- q, S& t8 b' J
161
0 P: Z* C* | k( p8 S4 M8 D
162
# u: l- \- m6 N" T" j6 \
163
0 z# n8 V9 ~7 B( p' [
164
0 ?9 `& A; S8 @
165
. C2 `6 n: P& a- t& c
166
+ a" f' h$ D5 Y
167
5 t' l% f( [2 c6 R& Z9 j. u
168
6 [9 h% e, l6 A
169
, r3 J/ n' A4 Q7 F
170
_) B4 D9 q( L* j( Y$ A4 a( t& t
171
) J4 `( }! _$ K- D
172
/ V: l, K& I; Y' Y
173
5 ~! l8 {; G! S- G
174
9 h' ]) E( ?% q% U: c# S
175
% |2 v( P+ K3 p% A; A/ U
176
, L& H* @4 i. f
177
0 g, c+ g. _: Z3 ^- P: M4 f8 x! a0 F
178
) A2 t3 v2 |7 ~5 ?. ?+ y! L* k
179
) d0 n V: D/ u8 o3 r
180
' D$ i# C! P" q. [ ^
181
6 b9 Z+ w% d0 K' l1 h
182
; M" l8 a- l( D
183
% @% P% x$ k0 P% b! v7 L
184
: r; j' X A+ J0 S- y7 H1 {- Z+ v
185
& F6 K9 D# A8 g9 X( a2 E
186
5 }) d4 k8 }; d2 g2 _( `# [
187
/ Y d: T/ S$ x3 X+ _0 E
188
5 X4 O! y4 b# J, w& ~
189
8 U( F7 D; N2 {' v3 P
190
$ o" z/ N. J1 _; d3 _8 u: O
191
' N% V ?8 V+ x6 U! f8 s
192
+ N- p) g0 H8 P3 b: }0 C
193
! q% h3 M, x: l3 N3 w' J
194
7 Y* n& g) A* r
195
7 A" K/ O: `, \8 q. w. P8 {" q
196
9 W) B7 L$ P6 w6 C) K3 O
197
1 E% q+ t* O9 U
198
; }; k& o- I7 ]& ^
199
. v$ Q6 F0 ]: ]; E% S& t6 F
200
0 d5 J% j, N7 o [; p3 H
201
/ @& Q) T* l# z
202
3 K! f( P7 R ?6 d
203
- q* d( v' t0 ~, t2 B' Q
204
7 [! x% `( p4 Y- Z. J# J) m
205
8 Z% M7 V! D# t/ q& i7 ?' T. r1 h
206
- R/ W6 ~3 X5 ~3 a; H( [! q- H
207
4 r% O* l1 \' |! M7 K4 ~5 U
208
: M0 I! v6 t0 H& K/ d9 X% r9 g
209
4 i# h# j% M' e+ H! x3 p' G5 l
210
. M% D0 G+ p: a9 M
211
3 a. f4 ]/ c( H
212
+ l ~7 P! [! t1 ~# J- u V6 l
213
$ L8 s9 Y: g$ R7 A+ P
214
& o) t/ z. s7 z
215
9 Y0 c9 D- D$ ?. a7 T. ^3 b3 `
216
* M/ o/ U: H2 i* z
217
6 U- s7 ?1 [$ ~! b
218
9 v+ F$ {; c) f5 o. k
219
" t" l1 h1 a5 n) [9 S+ M+ v2 b
220
- t+ e5 a' { K3 _6 p k& M( k
221
+ H3 L$ X- f7 I
222
; |9 R: A& ^, L* X \
223
) Y( Q+ p' `9 D9 L
224
, V1 Y. ]" S$ j* c9 t) K
225
! z4 Q! w/ A. O
226
9 W- \! E* W3 m" {1 b+ H! f
227
9 f0 \4 I. P' [- d1 H4 o
228
8 s- j5 D" I" s, X
229
' U, [ E! t0 ^4 | h% [ h, i" Z$ J
230
, ]# I) h* S! [1 t' @6 O) e
231
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