python編寫分類決策樹的代碼
更新時間：2017年12月21日 11:48:44 作者：開貳錘
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python編寫分類決策樹的代碼，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
決策樹通常在機(jī)器學(xué)習(xí)中用于分類。
優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜度不高，輸出結(jié)果易于理解，對中間值缺失不敏感，可以處理不相關(guān)特征數(shù)據(jù)。
缺點(diǎn)：可能會產(chǎn)生過度匹配問題。
適用數(shù)據(jù)類型：數(shù)值型和標(biāo)稱型。
1.信息增益
劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的目的是：將無序的數(shù)據(jù)變得更加有序。組織雜亂無章數(shù)據(jù)的一種方法就是使用信息論度量信息。通常采用信息增益，信息增益是指數(shù)據(jù)劃分前后信息熵的減少值。信息越無序信息熵越大，獲得信息增益最高的特征就是最好的選擇。
熵定義為信息的期望，符號xi的信息定義為：
其中p(xi)為該分類的概率。
熵，即信息的期望值為：
計(jì)算信息熵的代碼如下：
def calcShannonEnt(dataSet):
numEntries = len(dataSet)
labelCounts = {}
for featVec in dataSet:
currentLabel = featVec[-1]
if currentLabel not in labelCounts:
labelCounts[currentLabel] = 0
labelCounts[currentLabel] += 1
shannonEnt = 0
for key in labelCounts:
shannonEnt = shannonEnt - (labelCounts[key]/numEntries)*math.log2(labelCounts[key]/numEntries)
return shannonEnt
可以根據(jù)信息熵，按照獲取最大信息增益的方法劃分?jǐn)?shù)據(jù)集。
2.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集
劃分?jǐn)?shù)據(jù)集就是將所有符合要求的元素抽出來。
def splitDataSet(dataSet,axis,value):
retDataset = []
for featVec in dataSet:
if featVec[axis] == value:
newVec = featVec[:axis]
newVec.extend(featVec[axis+1:])
retDataset.append(newVec)
return retDataset
3.選擇最好的數(shù)據(jù)集劃分方式
信息增益是熵的減少或者是信息無序度的減少。
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
numFeatures = len(dataSet[0]) - 1
bestInfoGain = 0
bestFeature = -1
baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)
for i in range(numFeatures):
allValue = [example[i] for example in dataSet]#列表推倒，創(chuàng)建新的列表
allValue = set(allValue)#最快得到列表中唯一元素值的方法
newEntropy = 0
for value in allValue:
splitset = splitDataSet(dataSet,i,value)
newEntropy = newEntropy + len(splitset)/len(dataSet)*calcShannonEnt(splitset)
infoGain = baseEntropy - newEntropy
if infoGain > bestInfoGain:
bestInfoGain = infoGain
bestFeature = i
return bestFeature
4.遞歸創(chuàng)建決策樹
結(jié)束條件為：程序遍歷完所有劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的屬性，或每個分支下的所有實(shí)例都具有相同的分類。
當(dāng)數(shù)據(jù)集已經(jīng)處理了所有屬性，但是類標(biāo)簽還不唯一時，采用多數(shù)表決的方式?jīng)Q定葉子節(jié)點(diǎn)的類型。
def majorityCnt(classList):
classCount = {}
for value in classList:
if value not in classCount: classCount[value] = 0
classCount[value] += 1
classCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return classCount[0][0]
生成決策樹：
def createTree(dataSet,labels):
classList = [example[-1] for example in dataSet]
labelsCopy = labels[:]
if classList.count(classList[0]) == len(classList):
return classList[0]
if len(dataSet[0]) == 1:
return majorityCnt(classList)
bestFeature = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
bestLabel = labelsCopy[bestFeature]
myTree = {bestLabel:{}}
featureValues = [example[bestFeature] for example in dataSet]
featureValues = set(featureValues)
del(labelsCopy[bestFeature])
for value in featureValues:
subLabels = labelsCopy[:]
myTree[bestLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet,bestFeature,value),subLabels)
return myTree
5.測試算法——使用決策樹分類
同樣采用遞歸的方式得到分類結(jié)果。
def classify(inputTree,featLabels,testVec):
currentFeat = list(inputTree.keys())[0]
secondTree = inputTree[currentFeat]
try:
featureIndex = featLabels.index(currentFeat)
except ValueError as err:
print('yes')
try:
for value in secondTree.keys():
if value == testVec[featureIndex]:
if type(secondTree[value]).__name__ == 'dict':
classLabel = classify(secondTree[value],featLabels,testVec)
else:
classLabel = secondTree[value]
return classLabel
except AttributeError:
print(secondTree)
6.完整代碼如下
import numpy as np
import math
import operator
def createDataSet():
dataSet = [[1,1,'yes'],
[1,1,'yes'],
[1,0,'no'],
[0,1,'no'],
[0,1,'no'],]
label = ['no surfacing','flippers']
return dataSet,label
def calcShannonEnt(dataSet):
numEntries = len(dataSet)
labelCounts = {}
for featVec in dataSet:
currentLabel = featVec[-1]
if currentLabel not in labelCounts:
labelCounts[currentLabel] = 0
labelCounts[currentLabel] += 1
shannonEnt = 0
for key in labelCounts:
shannonEnt = shannonEnt - (labelCounts[key]/numEntries)*math.log2(labelCounts[key]/numEntries)
return shannonEnt
def splitDataSet(dataSet,axis,value):
retDataset = []
for featVec in dataSet:
if featVec[axis] == value:
newVec = featVec[:axis]
newVec.extend(featVec[axis+1:])
retDataset.append(newVec)
return retDataset
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
numFeatures = len(dataSet[0]) - 1
bestInfoGain = 0
bestFeature = -1
baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)
for i in range(numFeatures):
allValue = [example[i] for example in dataSet]
allValue = set(allValue)
newEntropy = 0
for value in allValue:
splitset = splitDataSet(dataSet,i,value)
newEntropy = newEntropy + len(splitset)/len(dataSet)*calcShannonEnt(splitset)
infoGain = baseEntropy - newEntropy
if infoGain > bestInfoGain:
bestInfoGain = infoGain
bestFeature = i
return bestFeature
def majorityCnt(classList):
classCount = {}
for value in classList:
if value not in classCount: classCount[value] = 0
classCount[value] += 1
classCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return classCount[0][0]
def createTree(dataSet,labels):
classList = [example[-1] for example in dataSet]
labelsCopy = labels[:]
if classList.count(classList[0]) == len(classList):
return classList[0]
if len(dataSet[0]) == 1:
return majorityCnt(classList)
bestFeature = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
bestLabel = labelsCopy[bestFeature]
myTree = {bestLabel:{}}
featureValues = [example[bestFeature] for example in dataSet]
featureValues = set(featureValues)
del(labelsCopy[bestFeature])
for value in featureValues:
subLabels = labelsCopy[:]
myTree[bestLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet,bestFeature,value),subLabels)
return myTree
def classify(inputTree,featLabels,testVec):
currentFeat = list(inputTree.keys())[0]
secondTree = inputTree[currentFeat]
try:
featureIndex = featLabels.index(currentFeat)
except ValueError as err:
print('yes')
try:
for value in secondTree.keys():
if value == testVec[featureIndex]:
if type(secondTree[value]).__name__ == 'dict':
classLabel = classify(secondTree[value],featLabels,testVec)
else:
classLabel = secondTree[value]
return classLabel
except AttributeError:
print(secondTree)
if __name__ == "__main__":
dataset,label = createDataSet()
myTree = createTree(dataset,label)
a = [1,1]
print(classify(myTree,label,a))
7.編程技巧
extend與append的區(qū)別
newVec.extend(featVec[axis+1:]) retDataset.append(newVec)
extend([])，是將列表中的每個元素依次加入新列表中
append()是將括號中的內(nèi)容當(dāng)做一項(xiàng)加入到新列表中
列表推到
創(chuàng)建新列表的方式
allValue = [example[i] for example in dataSet]
提取列表中唯一的元素
allValue = set(allValue)
列表/元組排序,sorted()函數(shù)
classCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
列表的復(fù)制
labelsCopy = labels[:]
代碼及數(shù)據(jù)集下載：決策樹
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
您可能感興趣的文章:
- python實(shí)現(xiàn)ID3決策樹算法
- python實(shí)現(xiàn)C4.5決策樹算法
- 決策樹的python實(shí)現(xiàn)方法
- python決策樹之CART分類回歸樹詳解
- 基于ID3決策樹算法的實(shí)現(xiàn)(Python版)
- Python決策樹和隨機(jī)森林算法實(shí)例詳解
- Python機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹算法實(shí)例詳解
- python實(shí)現(xiàn)決策樹C4.5算法詳解(在ID3基礎(chǔ)上改進(jìn))
- python利用sklearn包編寫決策樹源代碼
- python實(shí)現(xiàn)決策樹分類
相關(guān)文章
Python中l(wèi)ambda的用法及其與def的區(qū)別解析
這篇文章主要介紹了Python中l(wèi)ambda的用法及其與def的區(qū)別解析,需要的朋友可以參考下2014-07-07
Linux下遠(yuǎn)程連接Jupyter+pyspark部署教程
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Linux下遠(yuǎn)程連接Jupyter+pyspark部署教程，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-06-06
簡單了解Django ContentType內(nèi)置組件
這篇文章主要介紹了簡單了解Django ContentType內(nèi)置組件,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下2019-07-07
pycharm 代碼自動補(bǔ)全的實(shí)現(xiàn)方法(圖文)
這篇文章主要介紹了pycharm 代碼自動補(bǔ)全的實(shí)現(xiàn)方法(圖文)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-09-09
在本篇文章里小編給大家分享的是一篇關(guān)于Python中關(guān)鍵字個數(shù)的相關(guān)知識點(diǎn)內(nèi)容，需要的朋友們可以學(xué)習(xí)下。2020-06-06
python實(shí)現(xiàn)超時退出的三種方式總結(jié)
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)超時退出的三種方式總結(jié)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2022-11-11
今天小編就為大家分享一篇python找出一個列表中相同元素的多個索引實(shí)例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-06-06
教你利用python如何讀取txt中的數(shù)據(jù)
們使用python的時候經(jīng)常需要讀取txt文件中的內(nèi)容,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于利用python如何讀取txt中數(shù)據(jù)的相關(guān)資料,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-03-03
requests.post()方法中data和json參數(shù)的使用
這篇文章主要介紹了requests.post()方法中data和json參數(shù)的使用方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2022-02-02
Python?functools凍結(jié)參數(shù)小技巧實(shí)現(xiàn)代碼簡潔優(yōu)化
這篇文章主要為大家介紹了Python?functools凍結(jié)參數(shù)小技巧實(shí)現(xiàn)代碼簡潔優(yōu)化示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪2023-12-12