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sklearn 中的决策树

关键概念、核心问题

• 节点

  1. 根节点：没有进边，有出边。包含最初的，针对特征的提问。
  2. 中间节点：既有进边也有出边，进边只有一条，出边可以有很多条。都是针对特征的提问。
  3. 叶子节点：有进边，没有出边，每个叶子节点都是一个类别标签。
  4. 子节点和父节点：在两个相连的节点中，更接近根节点的是父节点，另一个是子节点。

• 核心问题

  1. 如何从数据表中找出最佳节点和最佳分枝？

  2. 如何让决策树停止生长，防止过拟合？

模块sklearn.tree

• sklearn中决策树的类都在”tree“这个模块之下。这个模块总共包含五个类：

  类
  tree.DecisionTreeClassifier	分类树
  tree.DecisionTreeRegressor	回归树
  tree.export_graphviz	将生成的决策树导出为DOT格式，画图专用
  tree.ExtraTreeClassifier	高随机版本的分类树
  tree.ExtraTreeRegressor	高随机版本的回归树

sklearn的基本建模流程

• sklearn建模的基本流程

  

  在这个流程下，分类树对应的代码是：

  from sklearn import tree                #导入需要的模块clf = tree.DecisionTreeClassifier()     #实例化
  clf = clf.fit(X_train,y_train)          #用训练集数据训练模型
  result = clf.score(X_test,y_test)       #导入测试集，从接口中调用需要的信息
  

sklearn .metrics方法

• 获取sklearn.metrics中的所有评估方法

  import sklearnsorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys())"""输出"""
  ['accuracy','adjusted_mutual_info_score','adjusted_rand_score','average_precision','completeness_score','explained_variance','f1','f1_macro','f1_micro','f1_samples','f1_weighted','fowlkes_mallows_score','homogeneity_score','log_loss','mean_absolute_error','mean_squared_error','median_absolute_error','mutual_info_score','neg_log_loss','neg_mean_absolute_error','neg_mean_squared_error','neg_mean_squared_log_error','neg_median_absolute_error','normalized_mutual_info_score','precision','precision_macro','precision_micro','precision_samples','precision_weighted','r2','recall','recall_macro','recall_micro','recall_samples','recall_weighted','roc_auc','v_measure_score']
  

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