用Python构建和可视化决策树

作者|Nikhil Adithyan 编译|VK 来源|Towards Data Science

决策树

决策树是当今最强大的监督学习方法的组成部分。决策树基本上是一个二叉树的流程图，其中每个节点根据某个特征变量将一组观测值拆分。

决策树的目标是将数据分成多个组，这样一个组中的每个元素都属于同一个类别。决策树也可以用来近似连续的目标变量。在这种情况下，树将进行拆分，使每个组的均方误差最小。

决策树的一个重要特性是它们很容易被解释。你根本不需要熟悉机器学习技术就可以理解决策树在做什么。决策树图很容易解释。

利弊

决策树方法的优点是：

• 决策树能够生成可理解的规则。

• 决策树在不需要大量计算的情况下进行分类。

• 决策树能够处理连续变量和分类变量。

• 决策树提供了一个明确的指示，哪些字段是最重要的。

决策树方法的缺点是：

• 决策树不太适合于目标是预测连续属性值的估计任务。

• 决策树在类多、训练样本少的分类问题中容易出错。

• 决策树的训练在计算上可能很昂贵。生成决策树的过程在计算上非常昂贵。在每个节点上，每个候选拆分字段都必须进行排序，才能找到其最佳拆分。在某些算法中，使用字段组合，必须搜索最佳组合权重。剪枝算法也可能是昂贵的，因为许多候选子树必须形成和比较。

Python决策树

Python是一种通用编程语言，它为数据科学家提供了强大的机器学习包和工具。在本文中，我们将使用python最著名的机器学习包scikit-learn来构建决策树模型。我们将使用scikit learn提供的“DecisionTreeClassifier”算法创建模型，然后使用“plot_tree”函数可视化模型。

步骤1：导入包

我们构建模型的主要软件包是pandas、scikit learn和NumPy。按照代码在python中导入所需的包。

import pandas as pd # 数据处理 import numpy as np # 使用数组 import matplotlib.pyplot as plt # 可视化 from matplotlib import rcParams # 图大小 from termcolor import colored as cl # 文本自定义 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as dtc # 树算法 from sklearn.model_selection import train_test_split # 拆分数据 from sklearn.metrics import accuracy_score # 模型准确度 from sklearn.tree import plot_tree # 树图 rcParams['figure.figsize'] = (25, 20) 

在导入构建我们的模型所需的所有包之后，是时候导入数据并对其进行一些EDA了。

步骤2：导入数据和EDA

在这一步中，我们将使用python中提供的“Pandas”包来导入并在其上进行一些EDA。我们将建立我们的决策树模型，数据集是一个药物数据集，它是基于特定的标准给病人开的处方。让我们用python导入数据!

Python实现：

df = pd.read_csv('drug.csv') df.drop('Unnamed: 0', axis = 1, inplace = True) print(cl(df.head(), attrs = ['bold'])) 

输出：

 Age Sex BP Cholesterol Na_to_K Drug 0 23 F HIGH HIGH 25.355 drugY 1 47 M LOW HIGH 13.093 drugC 2 47 M LOW HIGH 10.114 drugC 3 28 F NORMAL HIGH 7.798 drugX 4 61 F LOW HIGH 18.043 drugY 

现在我们对数据集有了一个清晰的概念。导入数据后，让我们使用“info”函数获取有关数据的一些基本信息。此函数提供的信息包括条目数、索引号、列名、非空值计数、属性类型等。

Python实现：

df.info() 

输出：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 200 entries, 0 to 199 Data columns (total 6 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Age 200 non-null int64 1 Sex 200 non-null object 2 BP 200 non-null object 3 Cholesterol 200 non-null object 4 Na_to_K 200 non-null float64 5 Drug 200 non-null object dtypes: float64(1), int64(1), object(4) memory usage: 9.5+ KB 

步骤3：数据处理

我们可以看到像Sex, BP和Cholesterol这样的属性在本质上是分类的和对象类型的。问题是，scikit-learn中的决策树算法本质上不支持X变量(特征)是“对象”类型。因此，有必要将这些“object”值转换为“binary”值。让我们用python来实现

Python实现：

for i in df.Sex.values: if i == 'M': df.Sex.replace(i, 0, inplace = True) else: df.Sex.replace(i, 1, inplace = True) for i in df.BP.values: if i == 'LOW': df.BP.replace(i, 0, inplace = True) elif i == 'NORMAL': df.BP.replace(i, 1, inplace = True) elif i == 'HIGH': df.BP.replace(i, 2, inplace = True) for i in df.Cholesterol.values: if i == 'LOW': df.Cholesterol.replace(i, 0, inplace = True) else: df.Cholesterol.replace(i, 1, inplace = True) print(cl(df, attrs = ['bold'])) 

输出：

 Age Sex BP Cholesterol Na_to_K Drug 0 23 1 2 1 25.355 drugY 1 47 1 0 1 13.093 drugC 2 47 1 0 1 10.114 drugC 3 28 1 1 1 7.798 drugX 4 61 1 0 1 18.043 drugY .. ... ... .. ... ... ... 195 56 1 0 1 11.567 drugC 196 16 1 0 1 12.006 drugC 197 52 1 1 1 9.894 drugX 198 23 1 1 1 14.020 drugX 199 40 1 0 1 11.349 drugX [200 rows x 6 columns] 

我们可以观察到所有的“object”值都被处理成“binary”值来表示分类数据。例如，在胆固醇属性中，显示“低”的值被处理为0，“高”则被处理为1。现在我们准备好从数据中创建因变量和自变量。

步骤4：拆分数据

在将我们的数据处理为正确的结构之后，我们现在设置“X”变量（自变量），“Y”变量（因变量）。让我们用python来实现

Python实现：

X_var = df[['Sex', 'BP', 'Age', 'Cholesterol', 'Na_to_K']].values # 自变量 y_var = df['Drug'].values # 因变量 print(cl('X variable samples : {}'.format(X_var[:5]), attrs = ['bold'])) print(cl('Y variable samples : {}'.format(y_var[:5]), attrs = ['bold'])) 

输出：

X variable samples : [[ 1. 2. 23. 1. 25.355] [ 1. 0. 47. 1. 13.093] [ 1. 0. 47. 1. 10.114] [ 1. 1. 28. 1. 7.798] [ 1. 0. 61. 1. 18.043]] Y variable samples : ['drugY' 'drugC' 'drugC' 'drugX' 'drugY'] 

我们现在可以使用scikit learn中的“train_test_split”算法将数据分成训练集和测试集，其中包含我们定义的X和Y变量。按照代码在python中拆分数据。

Python实现：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_var, y_var, test_size = 0.2, random_state = 0) print(cl('X_train shape : {}'.format(X_train.shape), attrs = ['bold'], color = 'black')) print(cl('X_test shape : {}'.format(X_test.shape), attrs = ['bold'], color = 'black')) print(cl('y_train shape : {}'.format(y_train.shape), attrs = ['bold'], color = 'black')) print(cl('y_test shape : {}'.format(y_test.shape), attrs = ['bold'], color = 'black')) 

输出：

X_train shape : (160, 5) X_test shape : (40, 5) y_train shape : (160,) y_test shape : (40,) 

现在我们有了构建决策树模型的所有组件。所以，让我们继续用python构建我们的模型。

步骤5：建立模型和预测

在scikit学习包提供的“DecisionTreeClassifier”算法的帮助下，构建决策树是可行的。之后，我们可以使用我们训练过的模型来预测我们的数据。最后，我们的预测结果的精度可以用“准确度”评估指标来计算。让我们用python来完成这个过程！

Python实现：

model = dtc(criterion = 'entropy', max_depth = 4) model.fit(X_train, y_train) pred_model = model.predict(X_test) print(cl('Accuracy of the model is {:.0%}'.format(accuracy_score(y_test, pred_model)), attrs = ['bold'])) 

输出：

Accuracy of the model is 88% 

在代码的第一步中，我们定义了一个名为“model”变量的变量，我们在其中存储DecisionTreeClassifier模型。接下来，我们将使用我们的训练集对模型进行拟合和训练。之后，我们定义了一个变量，称为“pred_model”变量，其中我们将模型预测的所有值存储在数据上。最后，我们计算了我们的预测值与实际值的精度，其准确率为88%。

步骤6：可视化模型

现在我们有了决策树模型，让我们利用python中scikit learn包提供的“plot_tree”函数来可视化它。按照代码从python中的决策树模型生成一个漂亮的树图。

Python实现：

feature_names = df.columns[:5] target_names = df['Drug'].unique().tolist() plot_tree(model, feature_names = feature_names, class_names = target_names, filled = True, rounded = True) plt.savefig('tree_visualization.png') 

输出：

结论

有很多技术和其他算法用于优化决策树和避免过拟合，比如剪枝。虽然决策树通常是不稳定的，这意味着数据的微小变化会导致最优树结构的巨大变化，但其简单性使其成为广泛应用的有力候选。在神经网络流行之前，决策树是机器学习中最先进的算法。其他一些集成模型，比如随机森林模型，比普通决策树模型更强大。

决策树由于其简单性和可解释性而非常强大。决策树和随机森林在用户注册建模、信用评分、故障预测、医疗诊断等领域有着广泛的应用。我为本文提供了完整的代码。

完整代码：

import pandas as pd # 数据处理 import numpy as np # 使用数组 import matplotlib.pyplot as plt # 可视化 from matplotlib import rcParams # 图大小 from termcolor import colored as cl # 文本自定义 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as dtc # 树算法 from sklearn.model_selection import train_test_split # 拆分数据 from sklearn.metrics import accuracy_score # 模型准确度 from sklearn.tree import plot_tree # 树图 rcParams['figure.figsize'] = (25, 20) df = pd.read_csv('drug.csv') df.drop('Unnamed: 0', axis = 1, inplace = True) print(cl(df.head(), attrs = ['bold'])) df.info() for i in df.Sex.values: if i == 'M': df.Sex.replace(i, 0, inplace = True) else: df.Sex.replace(i, 1, inplace = True) for i in df.BP.values: if i == 'LOW': df.BP.replace(i, 0, inplace = True) elif i == 'NORMAL': df.BP.replace(i, 1, inplace = True) elif i == 'HIGH': df.BP.replace(i, 2, inplace = True) for i in df.Cholesterol.values: if i == 'LOW': df.Cholesterol.replace(i, 0, inplace = True) else: df.Cholesterol.replace(i, 1, inplace = True) print(cl(df, attrs = ['bold'])) X_var = df[['Sex', 'BP', 'Age', 'Cholesterol', 'Na_to_K']].values # 自变量 y_var = df['Drug'].values # 因变量 print(cl('X variable samples : {}'.format(X_var[:5]), attrs = ['bold'])) print(cl('Y variable samples : {}'.format(y_var[:5]), attrs = ['bold'])) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_var, y_var, test_size = 0.2, random_state = 0) print(cl('X_train shape : {}'.format(X_train.shape), attrs = ['bold'], color = 'red')) print(cl('X_test shape : {}'.format(X_test.shape), attrs = ['bold'], color = 'red')) print(cl('y_train shape : {}'.format(y_train.shape), attrs = ['bold'], color = 'green')) print(cl('y_test shape : {}'.format(y_test.shape), attrs = ['bold'], color = 'green')) model = dtc(criterion = 'entropy', max_depth = 4) model.fit(X_train, y_train) pred_model = model.predict(X_test) print(cl('Accuracy of the model is {:.0%}'.format(accuracy_score(y_test, pred_model)), attrs = ['bold'])) feature_names = df.columns[:5] target_names = df['Drug'].unique().tolist() plot_tree(model, feature_names = feature_names, class_names = target_names, filled = True, rounded = True) plt.savefig('tree_visualization.png') 

原文链接：https://towardsdatascience.com/building-and-visualizing-decision-tree-in-python-2cfaafd8e1bb

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