决策树分类1（学习记录）

以下内容来源于《Machine Learning in Action》

决策树
优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。
缺点：可能会产生过度匹配问题。
适用数据类型：数值型和标称型。

在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类
时起决定性作用。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。 完成测
试之后，原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分布在第一个决策点的所有分支
上。如果某个分支下的数据属于同一类型，则当前无需阅读的垃圾邮件已经正确地划分数据分类，
无需进一步对数据集进行分割。如果数据子集内的数据不属于同一类型，则需要重复划分数据子
集的过程。如何划分数据子集的算法和划分原始数据集的方法相同，直到所有具有相同类型的数
据均在一个数据子集内。
创建分支的伪代码函数createBranch()如下所示：
检测数据集中的每个子项是否属于同一分类：
If so return 类标签；
Else
寻找划分数据集的最好特征
划分数据集
创建分支节点
for 每个划分的子集
调用函数createBranch并增加返回结果到分支节点中
return 分支节点

上面的伪代码createBranch是一个递归函数，在倒数第二行直接调用了它自己。后面我们
将把上面的伪代码转换为Python代码，这里我们需要进一步了解算法是如何划分数据集的。

决策树的一般流程

(1) 收集数据：可以使用任何方法。
(2) 准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。
(3) 分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期。
(4) 训练算法：构造树的数据结构。
(5) 测试算法：使用经验树计算错误率。
(6) 使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习算法，而使用决策树可以更好地理解数据
的内在含义。

信息增益

划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。我们可以使用多种方法划分数据集，
但是每种方法都有各自的优缺点。组织杂乱无章数据的一种方法就是使用信息论度量信息，信息
论是量化处理信息的分支科学。我们可以在划分数据之前使用信息论量化度量信息的内容。
在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益，知道如何计算信息增益，我们就可以
计算每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。
在可以评测哪种数据划分方式是最好的数据划分之前，我们必须学习如何计算信息增益。集
合信息的度量方式称为香农熵或者简称为熵，这个名字来源于信息论之父克劳德·香农。

图片来源于https://blog.csdn.net/cxjoker/article/details/79501887

from math import log
#计算给定数据集的香农熵
def calcShannonEnt(dataSet):
    numEntries=len(dataSet)
    labelCounts={
   }
    #为所有可能分类创建字典
    for featVec in dataSet:
        currentLabel=featVec[-1]
        if currentLabel not in labelCounts.keys():
            labelCounts[currentLabel]=0
            labelCounts[currentLabel]+=1
    shannonEnt=0.0
    for key in labelCounts:
        #prob是该分类的概率
        prob = float(labelCounts[key])/numEntries
        shannonEnt -= prob*log(prob,2)  #以2为底求对数
    return shannonEnt

测试代码

from math import log
#计算给定数据集的香农熵
def calcShannonEnt(dataSet):
    numEntries=len(dataSet)
    labelCounts={
   }
    #为所有可能分类创建字典
    for featVec in dataSet:
        currentLabel=featVec[-1]
        if currentLabel not in labelCounts.keys():
            labelCounts[currentLabel]=0#//若没有该键，则使用字典的自动添加进行添加值为0的项，取0是因为下一行代码
        labelCounts[currentLabel]+=1 #对currentlabel计数，每有一个key：currentlabel，就在对应的key的值上加1
    shannonEnt=0.0
    for key in labelCounts:
        #prob是该分类的概率
        prob = float(labelCounts[key])/numEntries
        shannonEnt -= prob*log(prob,2)  #以2为底求对数
    return shannonEnt

划分数据集

上面我们学习了如何度量数据集的无序程度，分类算法除了需要测量信息熵，还需要划分数
据集，度量花费数据集的熵，以便判断当前是否正确地划分了数据集。我们将对每个特征划分数
据集的结果计算一次信息熵，然后判断按照哪个特征划分数据集是最好的划分方式。想象一个分
布在二维空间的数据散点图，需要在数据之间划条线，将它们分成两部分，我们应该按照x轴还
是y轴划线呢？

#按照给定特征划分数据集
#三个输入参数：待划分的数据集、划分数据集的特征(索引)、特征的返回值
# Python语言在函数中传递的是列表的引用，在函数内部对列表对象的修改，将会影响该列表对象的整个生存周期。
# 为了消除这个不良影响，我们需要在函数的开始声明一个新列表对象。
def splitDataSet(dataSet,axis,value):
    retDataSet=[]
    for featVec in dataSet:
        if featVec[axis]==value

最后

以上就是外向雨为你收集整理的决策树分类1（学习记录）的全部内容，希望文章能够帮你解决决策树分类1（学习记录）所遇到的程序开发问题。

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