Python机器学习应用之基于决策树算法的分类预测篇

目录

• 一、决策树的特点
• 1.优点
• 2.缺点
• 二、决策树的适用场景
• 三、demo

一、决策树的特点

1.优点

• 具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。
• 可以发现特征的重要程度。
• 模型的计算复杂度较低。

2.缺点

• 模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。
• 不能很好利用连续型特征。
• 预测能力有限，无法达到其他强监督模型效果。
• 方差较高，数据分布的轻微改变很容易造成树结构完全不同。

二、决策树的适用场景

• 决策树模型多用于处理自变量与因变量是非线性的关系。
• 梯度提升树（GBDT），XGBoost以及LightGBM等先进的集成模型均采用决策树作为基模型。（多粒度联森林模型）
• 决策树在一些明http://www.cppcns.com确需要可解释性或者提取分类规则的场景中被广泛应用。在医疗辅助系统中为了方便专业人员发现错误，常常将决策树算法用于辅助病症检测。

三、demo

#%%demo
##  基础函数库导入
import numpy as np 

## 导入画图库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

## 导入决策树模型函数
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
import pydotplus 
from Ipython.display import Image
##Demo演示DecisionTree分类
## 构造数据集
x_fearures = np.array([[-1, -2], [-2, -1], [-3, -2], [1, 3], [2, 1], [3, 2]])
y_label = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1])
## 调用决策树回归模型
tree_clf = DecisionTreeClassifier()
## 调用决策树模型拟合构造的数据集
tree_clf = tree_clf.fit(x_fearures, y_label)
## 可视化构造的数据样本点
plt.figure()
plt.scatter(x_fearures[:,0],x_fear编程客栈ures[:,1], c=y_label, s=50, cmap='viridis')
plt.title('Dataset')
plt.show()
## 可视化决策树
import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(tree_clf, out_file=None)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_pdf("D:\Python\ML\DecisionTree.pdf") 
# 模型预测
## 创建新样本
x_fearures_new1 = np.array([[0, -1]])
x_fearures_new2 = np.array([[2, 1]])

## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测
y_label_new1_predict = tree_clf.predict(x_fearures_new1)
y_label_new2_predict = tree_clf.predict(x_fearures_new2)

print('The New po编程客栈int 1 predict class:\n',y_label_new1_predict)
print('The New point 2 predict class:\n',y_label_new2_predict)

运行结果

训练集决策树

明天继续，还有一个决策树在真实数据www.cppcns.com集上的应用编程客栈，明天出。先搞课题~

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