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  • sklearn决策树剪枝参数

    千次阅读 2019-10-06 17:28:58
    在不加限制的情况下,一棵决策树会生长到衡量不纯度的指标最优,或者没有更多的特征可用为止。这样的决策树往往会过拟合,这就是说,它会在训练集...为了让决策树有更好的泛化性,我们要对决策树进行剪枝剪枝策略...

    在不加限制的情况下,一棵决策树会生长到衡量不纯度的指标最优,或者没有更多的特征可用为止。这样的决策树往往会过拟合,这就是说,它会在训练集上表现很好,在测试集上却表现糟糕。我们收集的样本数据不可能和整体的状况完全一致,因此当一棵决策树对训练数据有了了过于优秀的解释性,它找出的规则必然包含了训练样本中的噪声,并使它对未知数据的拟合程度不足。
    为了让决策树有更好的泛化性,我们要对决策树进行剪枝。剪枝策略对决策树的影响巨大,正确的剪枝策略是优化决策树算法的核心。sklearn为我们提供了不同的剪枝策略:

    max_depth

    限制树的最大深度,超过设定深度的树枝全部剪掉。
    这是用得最广泛的剪枝参数,在高维度低样本量时非常有效。决策树多生长⼀一层,对样本量量的需求会增加一倍,所以限制树深度能够有效地限制过拟合。在集成算法中也非常实用。实际⽤用时,建议从=3开始尝试,看看拟合的效果再 决定是否增加设定深度。

    min_samples_leaf & min_samples_split

    min_samples_leaf

    限定一个结点在分支后的每个子结点都必须包含至少min_samples_leaf个训练样本,否则分支就不会发生,或者,分支会朝着满足每个子结点都包含min_samples_leaf个样本的方向去
    发生。
    一般搭配max_depth使用,在回归树中有神奇的效果,可以让模型变得更加平滑。这个参数的数量设置得太小会引起过拟合,设置得太大就会阻止模型学习数据⼀一般来说,建议从=5开始使用。如果叶结点中含有的样本量变化很 大,建议输入浮点数作为样本量的百分比来使用。同时,这个参数可以保证每个叶子的最小尺寸,可以在回归问题中避免低方差,过拟合的叶子结点出现。对于类别不多的分类问题,=1通常就是最佳选择。

    min_samples_split

    限定一个结点必须要包含至少min_samples_split个训练样本,这个结点才允许被分支,否则分支就不会发生。

    clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",
                                      random_state=30,splitter="random"
                                        ,max_depth=3
                                        ,min_samples_leaf=10
                                        ,min_samples_split=10
                                        )
    clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
    dot_data = tree.export_graphviz(clf
                                    ,feature_names= feature_name
                                    ,class_names=["琴酒","雪莉","⻉贝尔摩德"]
                                    ,filled=True
                                    ,rounded=True
                                    )
    graph = graphviz.Source(dot_data)
    graph
    

    运行结果
    在这里插入图片描述

    clf.score(Xtrain,Ytrain)
    

    运行结果

    0.8306451612903226
    
    clf.score(Xtest,Ytest)
    

    运行结果

    0.8518518518518519
    

    一般慎用max_features & min_impurity_decrease

    max_features

    一般max_depth用作树的”精修“。
    max_features限制分支时考虑的特征个数,超过限制个数的特征都会被舍弃。和max_depth异曲同工, max_features是用来限制高维度数据的过拟合的剪枝参数,但其方法比较暴力,是直接限制可以
    使用的特征数量而强行使决策树停下的参数,在不知道决策树中的各个特征的重要性的情况下,强行设定这个参数可能会导致模型学习不足。如果希望通过降维的方式防止过拟合,建议使用PCA,ICA或者特征选择模块中的降维算法。

    min_impurity_decrease

    min_impurity_decrease限制信息增益的大小,信息增益小于设定数值的分支不会发生。这是在0.19版本中更新的功能,在0.19版本之前时使用min_impurity_split。

    确定最优剪枝参数-学习曲线

    那么,具体如何来确定每个参数填写什么值呢?这时候,我们就要使用确定超参数的曲线来进行判断了,继续使用我们已经训练好的决策树模型clf。超参数的学习曲线,是一条以超参数的取值为横坐标,模型的度量指标为纵坐标的曲线, 是用来衡量不同超参数取值下模型的表现的线。在我们建好的决策树里,我们的模型度量指标就是score。

    #用学习曲线确定最优max_depth取值
    test = []
    for i in range(10):
        clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=i+1
                                          ,criterion="entropy"
                                          ,random_state=30
                                          ,splitter="random"
                                         )
        clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
        score = clf.score(Xtest, Ytest)
        test.append(score)
    plt.plot(range(1,11),test,color="red",label="max_depth")
    plt.legend()
    plt.show()
    

    运行结果
    在这里插入图片描述
    可见,max_depth=3是最优选择。
    总之,无论如何,剪枝参数的默认值会让树无尽生长,这些树在某些数据集上可能非常大,对内存的消耗也非常大。 所以如果数据集非常大,已经预测到无论如何都是要剪枝的,那么,提前设定这些参数来控制树的复杂性和大小会比较好。

    展开全文
  • 决策树定义维基百科:统计学,数据挖掘和机器学习中的决策树训练,使用...sklearn决策树DT是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型,该模型通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测...

    756473eab1643289236f69ba3ff8c9c3.png

    决策树定义

    维基百科:

    统计学,数据挖掘和机器学习中的决策树训练,使用决策树作为预测模型来预测样本的类标。也称为分类树或回归树。叶子节点表示类标,内部节点表示某个属性。
    在决策分析中,一棵决策树可以明确地表达决策的过程。在数据挖掘中,一棵决策树表达的是数据而不是决策。

    sklearn:

    决策树DT是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型,该模型通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。

    为什么出现(为什么需要这个技术)

    • 解决什么问题
    目标是创建一个模型用来预测样本的目标值;

    避免的问题:

    从数据中找到最佳节点和最佳分枝;以及如何让决策树停止增长,防止过拟合问题。

    为什么学习它

    • 解决工作问题?
    • 提高效率?
    • 知识储备?

    怎么做

    决策树训练过程为:根据一个指标,分裂训练集为几个子集。然后不断的根据不同的指标进行重复递归,即递归分隔。当一个训练子集的类标都相同时递归停止。该类决策树自顶向下归纳是贪心算法的一种,也是目前为止最为常用的一种训练方法。

    关于指标的定义

    决策树的每一步分裂,尽量选择最好的属性进行分裂,最好的定义就是使得子节点中的训练集尽可能的纯,不断的算法使用的不同的指标来定义最好。

    常见的分类指标如:基尼不纯度指标,信息增益,

    决策树的种类:

    分类:输出是样本的类标

    回归:输出是一个实数,如房子价格,病人在医院的时间等

    常见决策树算法

    ID3

    C4.5

    CART

    优缺点各是什么

    优点:

    易于理解和解释,只需要很少的数据,即可以处理数值型数据也可以处理类别型数据,使用白箱模型;可以通过测试集来验证模型的性能,强健的控制,可以很好的处理大规模数据;能够处理多输出问题;

    缺点:

    一个最优的决策时是一个完全NP问题,而是实际应用时,决策树的训练是采用启发式搜索算法,比如贪心算法,来达到局部最优,因此是没有办法达到一个最优的决策树,这是一矛盾的点;决策树会根据训练集创建过度复杂的决策树,导致无法预测训练集以外的数据,这种现象为过拟合问题,需要根据剪枝来避免该类问题;有些问题是决策树所无法解决的,比如:异或问题;对于类别型数据,信息增益会有一定的编制。

    相关概念:

    决策树剪枝

    ID3算法

    C4.5算法

    CART算法

    sklearn中的决策树

    sklearn中决策树实现的是CART算法,调优过的算法,既可以做分类,又可以做回归。

    使用不用的类实现:分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。

    以及决策树的可视化,在该博客中可以看到相关教程,或者自行搜索

    实际的Demo参考官方文档

    大部分都在tree这个模块下,包含五个类,不包含集成算法。

    建模编码流程:

    1。导入所需要的的库

    2。导入相关数据

    3。建立评估模型对象

    4。训练模型(优化模型)

    5。保存模型

    6。使用模型

    代码如下:

    from sklearn import tree #导入指定模块
    
    clf = tree.DecisionTreeClassifier() #实例化
    
    clf = clf.fit(X_train , y_train) #用训练的数据训练模型
    
    result = clf.score(X_test , y_test) #导入测试集,为模型打分。
    clf.predict(data) # 使用训练后的模型预测

    参考:

    飘哥:机器学习sklearn系列之决策树zhuanlan.zhihu.com
    fe1a80362e24d4e1a26f1f388529bf7e.png
    scikit-learn决策树算法类库使用小结 - 刘建平Pinard - 博客园www.cnblogs.com
    9e39697956749e63284a0330c61b22e8.png
    Python机器学习算法库--决策树(scikit-learn学习 - 决策树)blog.csdn.net
    93e02a59a387b73f1cb378d1a9d7858b.png
    展开全文
  • sklearn决策树

    千次阅读 2017-11-21 00:51:44
    sklearn 决策树 决策树优点 决策树缺点 分类问题DecisionTreeRegression 使用方式类似 复杂度 实际使用时的小技巧 决策树算法ID3 C45C50 and CART 数学公式 分类问题 Gini函数 交叉熵 错分类 回归问题决策树是一种...

    sklearn 决策树

    sklearn原文

    目录

    决策树是一种非参数形式的有监督学习方法。常用于分类和回归任务,基本方法是从训练集中学习决策规则用于新样本的预测。

    决策树优点

    • 结构简单易懂,树状结构便于可视化
    • 需要少量的数据准备,与其他的模型不同,不需要标准化。但是需要注意的是这个模型不能直接处理缺失值
    • The cost of using the tree is logarithmic in the number of data points used to train the tree (O(logN)的复杂度)
    • 可以处理数值型和目录型的数据。其他的模型通常只能处理单一类型的数据
    • 可以处理多输出问题
    • 白盒子 模型,解释性强
    • 可能可以使用统计检验方法验证模型,可以考虑可靠性

    决策树缺点

    • 模型可能会产出多与复杂的树型结构,导致泛华能力不强。即所谓过拟合,一般使用剪枝策略或者设置最大深度来解决这种问题
    • 树的结构可能不稳定,特征上微小的差别可能导致结果不稳定,可以使用集成(Ensemble)的方式解决
    • 找到完全合适的树型结构是NP完全问题,贪心策略可能导致找到局部最优解而不是全局最优解,可以考虑使用随机森林的方式解决
    • 有一些问题无法用数型结构合适的描述出来XOR

    分类问题

    函数DecisonTreeClassifier 可用于多分类问题

    参数为[n_samples,n_features] (可缺省)

    >from sklearn import tree
    >X = [[0,0],[1,1]]
    >Y = [0,1]
    >clf = tree.DecisionTreeClassifier()
    >clf.fit(X,Y)

    你和结束后,送入新的样本进行预测。

    >clf.predict([[2.,2.]])
    array([1])
    
    #predict with probility
    >clf.predict_proba([[2.,2.]])
    array([[0.,1.]])
    

    此函数在二分类和多分类情形均可使用。

    Using the Iris dataset, we can construct a tree

    >from sklearn.datasets import load_iris
    >from sklearn import tree
    >iris = load_iris()
    >clf = tree.DecisionTreeClassifier()
    >clf = clf.fit(iris.data, iris.target)

    Once trained, we can export the tree in Graphviz format using the export_graphviz exporter.

    >import graphviz
    >dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file =None, feature_names = iris.feature_names, class_names = iris.target_names,filled_True, rounded=True)
    >graph = graphviz.Source(dot_data)
    >graph

    这里写图片描述

    DecisionTreeRegression 使用方式类似


    复杂度

    通常,构建一个平衡的二叉树的花费是O(nsamplenfeatureslog(nsamples)) 查询时间为O(log(nsamples)).

    虽然构建树时,我们总想构建平衡二叉树,但是事实上算法决定树的结构不总是平衡的。

    而sklearn中的方法,根据交叉熵信息增益的方式可以让每个节点的复杂度达到O(nfeatureslog(nsamples)),从而达到理想的复杂度。


    实际使用时的小技巧

    • 特征数量过多时,模型容易过拟合,需要充足的数据进行训练
    • 在直接使用决策树模型之前使用降维方法(PCA, ICA or Feature selection)更有可能找到一个好的特征
    • 可以使用export函数对树的结构进行可视化,可以先设置max_depth=3来观察树型结构是否合适与对象数据集,之后再增加深度
    • 树越深需要的数据越多,所以最好设置max_depth属性防止过拟合
    • 使用min_samples_leaf=n属性设置,必须有n个实例的叶子节点才会被保留,防止过拟合,一般初始化为min_samples_leaf =5
    • 对于带权重的样本上一条中的个数 概念可以推广为min_weight_fraction_leaf 即必须达到一定的权重和
    • 输入的数据会被拷贝为np.float32格式
    • 对于稀疏矩阵,推荐先使用csc_matrix before fitting and csr_matrix before predicting

    决策树算法:ID3, C4.5,C5.0 and CART

    In ENG

    ID3 (Iterative Dichotomiser 3) was developed in 1986 by Ross Quinlan. The algorithm creates a multiway tree, finding for each node the categorical feature that will yield the largest information gain for categorical targets. Trees are grown ti their maximum size and then a pruning step is usually applied to improve the ability of the tree to generalize to unseen data.
    (key: Information gain, entropy)

    C4.5  is the successor to ID3 and removed the restriction that features must be categorical by dynamically defining a discrete attribute (based on numerical variables) that partitions the continuous attribute value into a discrete set of intervals. C4.5 converts the trained trees (i.e. the output of the ID3 algorithm) into sets of if-then rules. These accuracy of each rule is then evaluated to determine the order in which they should be applied. Pruning is done by removing a rule’s precondition if the accuracy of the rule improves without it.

    C5.0 is Quinlan’s latest version release under a proprietary license. It uses less memory and builds smaller rulesets than C4.5 while being more accurate.

    CART (Classification and Regression Trees) is very similar to C4.5, but it differs in that it supports numerical target variables (regression) and does not compute rule sets. CART constructs binary trees using the feature and threshold that yield the largest information gain at each node.

    scikit-learn uses an optimised version of the CART algorithm.


    数学公式

    对于给定的训练向量xiRn,i=1,...,l  和标签向量yRl 一个决策树递归的将空间划分来让有相同标签的样本被分到一起。

    我们把m节点的数据表示为Q。 对于每一个候选样本,一个分割方法θ=(j,tm) 由属性j和阈值tm组成,将样本分到Qleft(θ) 和 Qright(θ)子集:

    Qleft(θ)=(x,y)|xj<=tm

    Qright(θ)=QQright

    在节点m处的不纯度(impurity) 用 impurity function H()来计算,其具体的形式由具体任务决定。

    G(Q,θ)=nleftNmH(Qleft(θ))+nrightNmH(Qright(θ))

    选择使得不纯度最小的分割方式

    θ=argminθG(Q,θ)

    重复一直到达到最大深度。

    分类问题 :

    如果是0,1…,K-1的多分类问题,对于结点m,让Rm代表有Nm个取值的集合

    pmk=1/NmxiRmI(yi=k)

    是在结点m被分到K类里的比例
    以下是通常的impurity 度量

    Gini函数

    H(Xm)=kpmk(1pmk)

    交叉熵

    H(X_m) = - \sum_k p_{mk} \log(p_{mk})

    错分类

    H(Xm)=1max(pmk)

    回归问题:

    If the target is a continuous value, then for node m, representing a region R_m with N_m observations, common criteria to minimise as for determining locations for future splits are Mean Squared Error, which minimizes the L2 error using mean values at terminal nodes, and Mean Absolute Error, which minimizes the L1 error using median values at terminal nodes.

    Mean Squared Error:

    cm=1NmiNmyi
    H(Xm)=1NmiNm(yicm)2

    Mean Absolute Error:

    ym¯=1NmiNmyi
    H(Xm)=1NmiNm|yiym¯|

    where X_m is the training data in node m

    转载翻译自:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html

    展开全文
  • 1、决策树简介 决策树多被使用处理分类问题,也是最经常使用的数据挖掘算法。决策树的主要任务是发掘数据中所蕴含的知识信息,并从中给出一系列的分类规则对数据进行分类,其预测结果往往可以匹敌具有几十年专家经验...

    1、决策树简介

    决策树多被使用处理分类问题,也是最经常使用的数据挖掘算法。决策树的主要任务是发掘数据中所蕴含的知识信息,并从中给出一系列的分类规则对数据进行分类,其预测结果往往可以匹敌具有几十年专家经验所得出的预测规则。比较常用的决策树有ID3,C4.5和CART(Classification And Regression Tree),CART的分类效果一般优于其他决策树,所以,scikit-learn使用的为CART算法的优化版本。下面简单介绍下决策树的优缺点和使用技巧。

    • 优点:计算复杂度低,从而计算速度较快;不需要领域知识和参数假设;输出结果易于理解,分类规则准确性较高
    • 缺点:容易产生过拟合;忽略各属性之间的相关性
    • 使用技巧:适用的数据类型有数值型和标称型;可以采用剪枝来避免过拟合问题;需要考虑对输入数据进行预处理(比如降维等)

    2、决策树实例

    (1)数据来源:Iris数据集,具体介绍参见https://zhuanlan.zhihu.com/p/145542994中的数据来源部分。sklearn包中自带了Iri数据集和数据处理方法,可以直接将第五列类别信息转换为数字。

    from sklearn.datasets import load_iris         #数据集
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #训练器
    from sklearn import tree
    import graphviz                                #结果展示
    from sklearn.tree import export_text           #结果展示                      
    X, y = load_iris(return_X_y=True)          #其中X为(150, 4),y为(150,),类型均为 'numpy.ndarray'

    (2)网络结构的搭建

    clf = tree.DecisionTreeClassifier()   #创建分类器
    clf = clf.fit(X, y)                   #模型的训练
    printclf.predict([[2., 2.,1,1]])#模型的预测,输出为预测的类型,1类
    print(clf.predict_proba([[2., 2.,1,1]]))   #模型的预测概率,输出为 [[0. 1. 0.]],代表每类的概率值

    (3)结果的展示

    展示的方式有二种,绘制树和文本输出。绘制树可以直接使用plot_tree 函数或者graphviz导出,代码和结果分别如下所示。

    #(a)直接使用plot_tree()函数
    tree.plot_tree(clf)
    plt.show()
    #(b)以Graphviz格式导出
    iris = load_iris()
    dot_data = tree.export_graphviz(clf,
                                    out_file=None,
                                    feature_names=iris.feature_names,
                                    class_names=iris.target_names,
                                    filled=True, rounded=True,
                                    special_characters=True)
    graph = graphviz.Source(dot_data)
    graph.render(filename='MyPicture',view=True)   #结果保存在MyPicture.pdf中
    graph.render("iris")              #打印输出图表的所有配置项

    结果如下:

    c5da52e322cee09bded5f6c5498e01fe.png
    #以文本格式导出树export_text
    decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0, max_depth=2)
    decision_tree = decision_tree.fit(iris.data, iris.target)
    r = export_text(decision_tree, feature_names=iris['feature_names'])
    print(r)

    结果如下:

    aca5e9283b2b609d8fd00f8c01f47a0d.png

    (4)其他用途

    使用DecisionTreeRegressor()函数,决策树也可以应用于回归问题,进行简单示例。

    X = [[0, 0], [1, 1]]                   #定义输入
    Y = [1, 2]                             #定义标签
    clf = tree.DecisionTreeRegressor()    #构建回归模型
    clf = clf.fit(X, Y)                   #模型训练
    print(clf.predict([[1, 1]]))          #模型预测

    参考文献:

    《机器学习实战》、《scikit-learn官方文档》

    机器学习实战-当当网search.dangdang.comscikit-learn: machine learning in Pythonscikit-learn.org
    ebee435194bc4f656431861a84aa3f5b.png
    展开全文
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  • sklearn决策树之random_state & splitter

    千次阅读 2019-10-06 11:30:50
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  • 决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种。 ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束。 信息增益:特征 A ...

空空如也

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sklearn决策树剪枝