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這期內容當中小編將會給大家?guī)碛嘘P如何在Python中使用決策樹，文章內容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言，其最初的設計是用于編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開發(fā)獨立的項目和大型項目。
決策樹是一種類似于流程圖的結構，其中每個內部節(jié)點代表一個屬性上的“測試”，每個分支代表測試的結果，每個葉節(jié)點代表一個測試結果。類標簽（在計算所有屬性后做出的決定）。從根到葉的路徑代表分類規(guī)則。
決策樹學習的目的是為了產生一棵泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹。因此如何構建決策樹，是后續(xù)預測的關鍵！而構建決策樹，就需要確定類標簽判斷的先后，其決定了構建的決策樹的性能。決策樹的分支節(jié)點應該盡可能的屬于同一類別，即節(jié)點的“純度”要越來越高，只有這樣，才能最佳決策。
經典的屬性劃分方法：
信息增益
增益率
基尼指數
本次實驗采用了信息增益，因此下面只對信息增益進行介紹。
其中D為樣本集合，a為樣本集合中的屬性,Dv表示D樣本集合中a屬性為v的樣本集合。
Ent(x)函數是計算信息熵，表示的是樣本集合的純度信息,信息熵的計算方法如下：
其中pk表示樣本中最終結果種類中其中一個類別所占的比例，比如有10個樣本，其中5個好，5個不好，則其中p1 = 5/10, p2 = 5/10。
一般而言，信息增益越大，則意味著使用屬性α來進行劃分所獲得的“純度提升”越大，因此在選擇屬性節(jié)點的時候優(yōu)先選擇信息增益高的屬性！
本次設計用到了pandas和numpy庫，主要利用它們來對數據進行快速的處理和使用。
首先將數據讀入：
可以看到數據集的標簽是瓜的不同的屬性，而表格中的數據就是不同屬性下的不同的值等。
if(len(set(D.好瓜)) == 1):
#標記返回
return D.好瓜.iloc[0]
elif((len(A) == 0) or Check(D, A[:-1])):
#選擇D中結果最多的為標記
cnt = D.groupby('好瓜').size()
maxValue = cnt[cnt == cnt.max()].index[0]
return maxValue
else:
A1 = copy.deepcopy(A)
attr = Choose(D, A1[:-1])
tree = {attr:{}}
for value in set(D[attr]):
tree[attr][value] = TreeGen(D[D[attr] == value], A1)
return treeTreeGen函數是生成樹主函數，通過對它的遞歸調用，返回下一級樹結構(字典)來完成生成決策樹。
在生成樹過程中，有二個終止迭代的條件，第一個就是當輸入數據源D的所有情況結果都相同，那么將這個結果作為葉節(jié)點返回；第二個就是當沒有屬性可以再往下分，或者D中的樣本在A所有屬性下面的值都相同，那么就將D的所有情況中結果最多的作為葉節(jié)點返回。
其中Choose(D:pd.DataFrame, A:list)函數是選擇標簽的函數，其根據輸入數據源和剩下的屬性列表算出對應標簽信息增益，選擇能使信息增益最大的標簽返回
def Choose(D:pd.DataFrame, A:list): result = 0.0 resultAttr = '' for attr in A: tmpVal = CalcZengYi(D, attr) if(tmpVal > result): resultAttr = attr result = tmpVal A.remove(resultAttr) return resultAttr
最后是結果：
{‘紋理': {‘稍糊': {‘觸感': {‘硬滑': ‘否', ‘軟粘': ‘是'}}, ‘清晰': {‘根蒂': {‘硬挺': ‘否', ‘蜷縮': ‘是', ‘稍蜷': {‘色澤': {‘青綠': ‘是', ‘烏黑': {‘觸感': {‘硬滑': ‘是', ‘軟粘': ‘否'}}}}}}, ‘模糊': ‘否'}}
繪圖如下：
主程序
#!/usr/bin/python3
# -*- encoding: utf-8 -*-
'''
@Description:決策樹:
@Date :2021/04/25 15:57:14
@Author :willpower
@version :1.0
'''
import pandas as pd
import numpy as np
import treeplot
import copy
import math
"""
@description :計算熵值
---------
@param :輸入為基本pandas類型dataFrame,其中輸入最后一行為實際結果
-------
@Returns :返回熵值，類型為浮點型
-------
"""
def CalcShang(D:pd.DataFrame):
setCnt = D.shape[0]
result = 0.0
# for i in D.groupby(D.columns[-1]).size().index:
#遍歷每一個值
for i in set(D[D.columns[-1]]):
#獲取該屬性下的某個值的次數
cnt = D.iloc[:,-1].value_counts()[i]
result = result + (cnt/setCnt)*math.log(cnt/setCnt, 2)
return (-1*result)
"""
@description :計算增益
---------
@param :輸入為DataFrame數據源，然后是需要計算增益的屬性值
-------
@Returns :返回增益值,浮點型
-------
"""
def CalcZengYi(D:pd.DataFrame, attr:str):
sumShang = CalcShang(D)
setCnt = D.shape[0]
result = 0.0
valus = D.groupby(attr).size()
for subVal in valus.index:
result = result + (valus[subVal]/setCnt)*CalcShang(D[D[attr] == subVal])
return sumShang - result
"""
@description :選擇最佳的屬性
---------
@param :輸入為數據源，以及還剩下的屬性列表
-------
@Returns :返回最佳屬性
-------
"""
def Choose(D:pd.DataFrame, A:list):
result = 0.0
resultAttr = ''
for attr in A:
tmpVal = CalcZengYi(D, attr)
if(tmpVal > result):
resultAttr = attr
result = tmpVal
A.remove(resultAttr)
return resultAttr
"""
@description :檢查數據在每一個屬性下面的值是否相同
---------
@param :輸入為DataFrame以及剩下的屬性列表
-------
@Returns :返回bool值，相同返回1，不同返回0
-------
"""
def Check(D:pd.DataFrame, A:list):
for i in A:
if(len(set(D[i])) != 1):
return 0
return 1
"""
@description :生成樹主函數
---------
@param :數據源DataFrame以及所有類型
-------
@Returns :返回生成的字典樹
-------
"""
def TreeGen(D:pd.DataFrame, A:list):
if(len(set(D.好瓜)) == 1):
#標記返回
return D.好瓜.iloc[0]
elif((len(A) == 0) or Check(D, A[:-1])):
#選擇D中結果最多的為標記
cnt = D.groupby('好瓜').size()
#找到結果最多的結果
maxValue = cnt[cnt == cnt.max()].index[0]
return maxValue
else:
A1 = copy.deepcopy(A)
attr = Choose(D, A1[:-1])
tree = {attr:{}}
for value in set(D[attr]):
tree[attr][value] = TreeGen(D[D[attr] == value], A1)
return tree
"""
@description :驗證集
---------
@param :輸入為待驗證的數據(最后一列為真實結果)以及決策樹模型
-------
@Returns :無
-------
"""
def Test(D:pd.DataFrame, model:dict):
for i in range(D.shape[0]):
data = D.iloc[i]
subModel = model
while(1):
attr = list(subModel)[0]
subModel = subModel[attr][data[attr]]
if(type(subModel).__name__ != 'dict'):
print(subModel, end='')
break
print('')
name = ['色澤', '根蒂', '敲聲', '紋理', '臍部', '觸感', '好瓜']
df = pd.read_csv('./savedata.txt', names=name)
# CalcZengYi(df, '色澤')
resultTree = TreeGen(df, name)
print(resultTree)
# print(df[name[:-1]])
Test(df[name[:-1]], resultTree)
treeplot.plot_model(resultTree,"resultTree.gv")繪圖程序
from graphviz import Digraph
def plot_model(tree, name):
g = Digraph("G", filename=name, format='png', strict=False)
first_label = list(tree.keys())[0]
g.node("0", first_label)
_sub_plot(g, tree, "0")
g.view()
root = "0"
def _sub_plot(g, tree, inc):
global root
first_label = list(tree.keys())[0]
ts = tree[first_label]
for i in ts.keys():
if isinstance(tree[first_label][i], dict):
root = str(int(root) + 1)
g.node(root, list(tree[first_label][i].keys())[0])
g.edge(inc, root, str(i))
_sub_plot(g, tree[first_label][i], root)
else:
root = str(int(root) + 1)
g.node(root, tree[first_label][i])
g.edge(inc, root, str(i))./savedata.txt
青綠,蜷縮,濁響,清晰,凹陷,硬滑,是
烏黑,蜷縮,沉悶,清晰,凹陷,硬滑,是
烏黑,蜷縮,濁響,清晰,凹陷,硬滑,是
青綠,蜷縮,沉悶,清晰,凹陷,硬滑,是
淺白,蜷縮,濁響,清晰,凹陷,硬滑,是
青綠,稍蜷,濁響,清晰,稍凹,軟粘,是
烏黑,稍蜷,濁響,稍糊,稍凹,軟粘,是
烏黑,稍蜷,濁響,清晰,稍凹,硬滑,是
烏黑,稍蜷,沉悶,稍糊,稍凹,硬滑,否
青綠,硬挺,清脆,清晰,平坦,軟粘,否
淺白,硬挺,清脆,模糊,平坦,硬滑,否
淺白,蜷縮,濁響,模糊,平坦,軟粘,否
青綠,稍蜷,濁響,稍糊,凹陷,硬滑,否
淺白,稍蜷,沉悶,稍糊,凹陷,硬滑,否
烏黑,稍蜷,濁響,清晰,稍凹,軟粘,否
淺白,蜷縮,濁響,模糊,平坦,硬滑,否
青綠,蜷縮,沉悶,稍糊,稍凹,硬滑,否
graphviz Not a directory: ‘dot'
解決辦法
上述就是小編為大家分享的如何在Python中使用決策樹了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道。
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