机器学习实战-3决策树

发表于 | 分类于 | 次阅读
字数统计: 685 | 阅读时长 ≈ 3

  • 划分依据
    决策树的主要依据为信息熵计算，信息熵最大的最为分类依据

  • 流程
    创建数据集 –> 计算信息熵，最大值作为结点，划分子数据集 –> 递归寻找

  • 代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
from math import log
import operator
'''
机器学习实战-第三章（决策树）
'''

# 创建数据集
def createDataSet():
    dataset = [
        [1, 1, 'yes'],
        [1, 0, 'no'],
        [0, 1, 'no'],
        [0, 1, 'no']
    ]
    labels = ['good', 'bad']
    return dataset, labels


# 计算香农熵
def calcShannonEnt(dataset):
    numEntries = len(dataset)
    labelsCount = {}  # 字典相当于java中的map
    for featVec in dataset:
        currentLabel = featVec[-1]
        if currentLabel not in labelsCount.keys():
            labelsCount[currentLabel] = 1
        else:
            labelsCount[currentLabel] += 1
    shannonEnt = 0.0
    for key in labelsCount:
        prop = labelsCount[key] / numEntries
        shannonEnt -= prop * log(prop, 2)
    return shannonEnt


# 划分数据集
# 筛选出第axis个特征的值为value的项，同时删除次特征列
def splitDataSet(dataSet, axis, value):
    retDataSet = []
    for featureVec in dataSet:
        if featureVec[axis] == value:
            reducedFeatVec = featureVec[:axis]
            reducedFeatVec.extend(featureVec[axis + 1:])
            retDataSet.append(reducedFeatVec)
    return retDataSet


# 补充：python中，可变的为引用，需要创建副本如列表；不可变的为值传递，如元组
# append和extend的区别，append是将后面一个作为整体一个加入，extend是将后面一个拆开，和之前的元组类型一样的


# 计算每一个特征值所对应的信息熵，选出最大的信息熵
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
    numFeature = len(dataSet[0]) - 1  # 特征数
    bestInfoGain = 0.0;
    bestFeatureIndex = -1;  # 最大的信息增益和所在的特征列，下标
    # 分别对每一列特征进行熵计算（i）
    for i in range(numFeature):
        featureList = [feature[0] for feature in dataSet]
        featureSet = set(featureList)  # 将list转化为set集合，提取出每一列的特征项（不重复）
        for value in featureSet:
            subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)
            prop = len(subDataSet) / float(len(dataSet))  # 百分比
            infoGain = 0.0 - prop * calcShannonEnt(subDataSet)
        if infoGain > bestFeatureIndex:
            bestFeatureIndex = infoGain
            bestFeatureIndex = i
    return bestFeatureIndex


# 构建决策树
def createTree(dataSet, labels):
    classList = [oneData[-1] for oneData in dataSet]
    # 类别全部相同，就不用分（即label都相同）
    if classList.count(classList[0]) == len(dataSet):
        return classList[0]
    # 由于可能存在没有属性的情况，最后还有几个不能分，此时，可以考虑将数量多的作为最终的结果。
    if len(dataSet[0]) == 1:
        return majorityCnt(classList)

    bestFeatureIndex = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
    bestFeatureLabel = labels[bestFeatureIndex]
    myTree = {bestFeatureLabel: {}}  # 通过字典来构建决策树

    featureList = [feature[0] for feature in dataSet]
    featureSet = set(featureList)  # 将list转化为set集合，提取出每一列的特征项（不重复）
    del(labels[bestFeatureIndex])
    for value in featureSet:
        sublabels = labels[:]
        myTree[bestFeatureLabel][value] = createTree(splitDataSet
                                (dataSet, bestFeatureIndex, value), sublabels)
    return myTree

# 找出最多的项
def majorityCnt(classList):
    countList = {}
    for oneData in classList:
        if oneData not in countList.keys():
            countList[oneData] = 0
        countList[oneData] += 1
    # 从大到小排序，并返回最大值
    sortedList = sorted(countList.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
    return sortedList[0][0]


dataSet,labels = createDataSet()
myTree = createTree(dataSet,labels)
print(myTree)

欢迎使用 {小书匠}(xiaoshujiang)编辑器，您可以通过==设置==里的修改模板来改变新建文章的内容。

Donate comment here