决策树完成鸢尾花分类

雨点打透心脏的1/2处 2022-02-01 12:11 208阅读 0赞

# 使用决策树完成鸢尾花分类 #

实验楼项目  
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## 决策树 ##

决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。

其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。

决策树学习（Decision Tree Learning），亦简称为决策树。

决策树可以用来解决**分类或回归**问题，分别称之为分类树或回归树。

其中，**分类树**的输出是一个**标量**，而**回归树**的一般输出为一个**实数**。

**熵（shāng）** 表示随机变量不确定性的度量，熵越大，随机变量的不确定性就越大。

每一个特征针对训练数据集的前后信息变化的影响是不一样的，信息增益越大，即代表这种影响越大。而影响越大，就表明该特征更加重要。

鸢尾花实验 数据集下载地址
    https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris

**使用sklearn**

我们直接使用 sklearn 这个模块，它里面内置了鸢尾花的学习数据集

# -*- coding: utf-8 -*-
    from sklearn import datasets # 导入方法类
    
    iris = datasets.load_iris() # 加载 iris 数据集
    iris_feature = iris.data # 特征数据
    iris_target = iris.target # 分类数据
    
    iris_target # 查看 iris_target
    
    """ iris_target array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]) iris_feature array([[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2], # 一个样本，四个特征 [ 4.9, 3. , 1.4, 0.2], [ 4.7, 3.2, 1.3, 0.2], 。。。。。。。 """

scikit-learn 已经将花的原名称进行了转换，其中 0, 1, 2 分别代表 Iris Setosa, Iris Versicolour 和 Iris Virginica。

scikit-learn 还为我们提供了训练集和数据集的方法

from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    feature_train, feature_test, target_train, target_test = train_test_split(iris_feature, iris_target, test_size=0.33, random_state=42)
    
    target_train

`feature_train`,训练集特征

`feature_test`,测试集特征

`target_train`,训练集目标值

`target_test` ,测试集目标值

`test_size` 测试集数据占全部数据的百分比，

`train_size` 来指定训练集所占全部数据的百分比。

一般情况下，我们会将整个训练集划分为 70% 训练集和 30% 测试集。最后的 `random_state` 参数表示乱序程度.

**模型训练及预测**

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 决策树分类器
    
    dt_model = DecisionTreeClassifier() # 所以参数均置为默认状态
    dt_model.fit(feature_train,target_train) # 使用训练集训练模型
    predict_results = dt_model.predict(feature_test) # 使用模型对测试集进行预测

`DecisionTreeClassifier()` 模型方法中也包含非常多的参数值。例如：

*  `criterion = gini/entropy` 可以用来选择用基尼指数或者熵来做损失函数。
 *  `splitter = best/random` 用来确定每个节点的分裂策略。支持 “最佳” 或者“随机”。
 *  `max_depth = int` 用来控制决策树的最大深度，防止模型出现过拟合。
 *  `min_samples_leaf = int` 用来设置叶节点上的最少样本数量，用于对树进行修剪。

我们可以将预测结果和测试集的真实值分别输出，对照比较。

print('predict_results:', predict_results)
    print('target_test:', target_test)

内置方法，查看精准度

from sklearn.metrics import accuracy_score
    
    print(accuracy_score(predict_results, target_test))

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