头歌机器学习实战day2_头歌机器学习使用决策树分类

决策树

什么是决策树

如果你以前没有接触过决策树，完全不用担心，它的概念非常简单。即使不知道它也可以通过简单的图形了解其工作原理，如图所示的流程图就是一个决策树，正方形代表判断模块decisionblock,椭圆形代表终止模块terminating block，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作分支从判断模块引出的左右箭头称作分branch，它可以到达另一个判断模块或者终止模块。图构造了一个假想的邮件分类系统，它首先检测发送邮件域名地址。如果地址myEmpIoyer.com,则将其放在分类“无聊时需要阅读的邮件”中。如果邮件不是来自这个域名，则检查邮件内容里是否包含单词曲棍球，如果包含则将邮件归类到“ 需要及时处理的朋友邮件”，如果不包含则将邮件归类到“无需阅读的垃圾邮件” 。

 第2章介绍的k-近邻算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。 决策树的一般流程 (1)收集数据：可以使用任何方法。 (2)准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。 (3)分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期。 (4)训练算法：构造树的数据结构。 (5)测试算法：使用经验树计算错误率。 (6)使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习算法，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。

根据信息熵划分数据集。

划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益。知道如何计算信息增益，我们就可以计算每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。 在明确信息熵之前，我们需要了解信息的定义。如果待分类的事务可能划分在多个分类之中，则信息定义为 :

 l(xi)=-log2p(xi)

为了计算熵，我们需要计算所有类别所有可能值包含的信息期望值，通过下面的公式得到：

H=-∑p(xi)log2p(xi)    i从1到n

其中n是分类数目，p为选择该分类的概率。 计算给定数据集的香农熵代码如下：

from math import log
# 函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵)
def calcShannonEnt(dataSet):
    numEntires = len(dataSet)                       #返回数据集的行数
    labelCounts = {}                                #保存每个标签(Label)出现次数的字典
    for featVec in dataSet:                         #对每组特征向量进行统计
        currentLabel = featVec[-1]                  #提取标签(Label)信息
        if currentLabel not in labelCounts.keys():  #如果标签(Label)没有放入统计次数的字典,添加进去
            labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1              #Label计数
    shannonEnt = 0.0                                #经验熵(香农熵)
    for key in labelCounts:                         #计算香农熵
        prob = float(labelCounts[key]) / numEntires #选择该标签(Label)的概率
        shannonEnt -= prob * log(prob, 2)           #利用公式计算
    return shannonEnt                               #返回经验熵(香农熵)

首先,计算数据集中实例的总数。我们也可以在需要时再计算这个值，但是由于代码中多次用到这个值，为了提高代码效率，我们显式地声明一个变量保存实例总数。然后，创建一个数据字典，它的键值是最后一列的数值0。如果当前键值不存在，则扩展字典并将当前键值加入字典。每个键值都记录了当前类别出现的次数。最后，使用所有类标签的发生频率计算类别出现的概率。 有了信息熵计算方式之后，我们就可以划分数据集了。

"""
Parameters:
    dataSet - 数据集
Returns:
    bestFeature - 信息增益最大的(最优)特征的索引值
"""
# 函数说明:选择最优特征
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
    numFeatures = len(dataSet[0]) - 1                     #特征数量
    baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)                 #计算数据集的香农熵
    bestInfoGain = 0.0                                    #信息增益
    bestFeature = -1                                      #最优特征的索引值
    for i in range(numFeatures):                          #遍历所有特征
        #获取dataSet的第i个所有特征
        featList = [example[i] for example in dataSet]
        uniqueVals = set(featList)                         #创建set集合{},元素不可重复
        newEntropy = 0.0                                   #经验条件熵
        for value in uniqueVals:                           #计算信息增益
            subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)   #subDataSet划分后的子集
            prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet))   #计算子集的概率
            newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet)#根据公式计算经验条件熵
        infoGain = baseEntropy - newEntropy                #信息增益
        print("第%d个特征的增益为%.3f" % (i, infoGain))     #打印每个特征的信息增益
        if (infoGain > bestInfoGain):                      #计算信息增益
            bestInfoGain = infoGain                        #更新信息增益，找到最大的信息增益
            bestFeature = i                                #记录信息增益最大的特征的索引值
    return bestFeature                                     #返回信息增益最大的特征的索引值

计算了整个数据集的原始香农熵，我们保存最初的无序度量值,.用于与划分完之后的数据集计算的熵值进行比较。第1个for循环遍历数据集中的所有特征。使用列表推导（List Comprehension)来创建新的列表，将数据集中所有第i个特征值或者所有可能存在的值写人这个新list中 。然后使用python语言原生的集合set数据类型。遍历当前特征中的所有唯一属性值，对每个特征划分一次数据集，然后计算数据集的新熵值，并对所有唯一特征值得到的熵求和。最后，比较所有特征中的信息增益，返回最 好特征划分的索引值0

递归构造决策树

得到原始数据后，然后基于最好的属性值划分数据集，由于特征值可能多于两个，因此可能存在大于两个分支的数据集划分。第一次划分之后，数据将被向下传递到树分支的下一个节点，在这个节点上，我们可以再次划分数据。 递归结束的条件是：程序遍历完所有划分数据集的属性，或者每个分支下的所有实例都具有相同的分类。如果所有实例具有相同的分类，则得到一个叶子节点或者终止块。

1. `classList = [example[-1] for example in dataSet]       #取分类标签(是否放贷:yes or no)`
 
2. `    if classList.count(classList[0]) == len(classList):    #如果类别完全相同则停止继续划分`
 
3. `        return classList[0]`
 
4. `    if len(dataSet[0]) == 1:                               #遍历完所有特征时返回出现次数最多的类标签`
 
5. `        return majorityCnt(classList)`
 
6. `    bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)           #选择最优特征`
 
7. `    bestFeatLabel = labels[bestFeat]                       #最优特征的标签`
 
8. `    featLabels.append(bestFeatLabel)`
 
9. `    myTree = {bestFeatLabel:{}}                            #根据最优特征的标签生成树`
 
10. `    del(labels[bestFeat])                                  #删除已经使用特征标签`
 
11. `    featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]#得到训练集中所有最优特征的属性值`
 
12. `    uniqueVals = set(featValues)                           #去掉重复的属性值`
 
13. `    for value in uniqueVals:                               #遍历特征，创建决策树。`
 
14. `        myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), labels, featLabels)`

决策树分类

依靠训练数据构造了决策树之后，我们可以将它用于实际数据的分类。在执行数据分类时，需要决策树以及用于构造树的标签向量。然后，程序比较测试数据与决策树上的数值，递归执行该过程直到进人叶子节点；最后将测试数据定义为叶子节点所属的类型。 使用决策树的分类函数如下：

"""
Parameters:
    inputTree - 已经生成的决策树
    featLabels - 存储选择的最优特征标签
    testVec - 测试数据列表，顺序对应最优特征标签
Returns:
    classLabel - 分类结果
"""
# 函数说明:使用决策树分类
def classify(inputTree, featLabels, testVec):
    firstStr = next(iter(inputTree))      #获取决策树结点
    secondDict = inputTree[firstStr]      #下一个字典
    featIndex = featLabels.index(firstStr)
    for key in secondDict.keys():
        if testVec[featIndex] == key:
            if type(secondDict[key]).__name__ == 'dict':
                classLabel = classify(secondDict[key], featLabels, testVec)
            else: classLabel = secondDict[key]
    return classLabel

# -*- coding: UTF-8 -*-
from math import log
import operator
 
"""
Parameters:
    dataSet - 数据集
Returns:
    shannonEnt - 经验熵(香农熵)
"""
# 函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵)
def calcShannonEnt(dataSet):
    numEntires = len(dataSet)                       #返回数据集的行数
    labelCounts = {}                               #保存每个标签(Label)出现次数的字典
    for featVec in dataSet:                        #对每组特征向量进行统计
        currentLabel = featVec[-1]                 #提取标签(Label)信息
        if currentLabel not in labelCounts.keys(): #如果标签(Label)没有放入统计次数的字典,添加进去
            labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1             #Label计数
    shannonEnt = 0.0                               #经验熵(香农熵)
    for key in labelCounts:                        #计算香农熵
        prob = float(labelCounts[key]) / numEntires#选择该标签(Label)的概率
        shannonEnt -= prob * log(prob, 2)          #利用公式计算
    return shannonEnt                              #返回经验熵(香农熵)
 
"""
Parameters:
    无
Returns:
    dataSet - 数据集
    labels - 特征标签
"""
# 函数说明:创建测试数据集
def createDataSet():
    dataSet = [[0, 0, 0, 0, 'no'],#数据集
            [0, 0, 0, 1, 'no'],
            [0, 1, 0, 1, 'yes'],
            [0, 1, 1, 0, 'yes'],
            [0, 0, 0, 0, 'no'],
            [1, 0, 0, 0, 'no'],
            [1, 0, 0, 1, 'no'],
            [1, 1, 1, 1, 'yes'],
            [1, 0, 1, 2, 'yes'],
            [1, 0, 1, 2, 'yes'],
            [2, 0, 1, 2, 'yes'],
            [2, 0, 1, 1, 'yes'],
            [2, 1, 0, 1, 'yes'],
            [2, 1, 0, 2, 'yes'],
            [2, 0, 0, 0, 'no']]
    labels = ['年龄', '有工作', '有自己的房子', '信贷情况']#特征标签
    return dataSet, labels#返回数据集和分类属性
 
"""
Parameters:
    dataSet - 待划分的数据集
    axis - 划分数据集的特征
    value - 需要返回的特征的值
Returns:
    无
"""
# 函数说明:按照给定特征划分数据集
def splitDataSet(dataSet, axis, value):
    retDataSet = []                                #创建返回的数据集列表
    for featVec in dataSet:                        #遍历数据集
        if featVec[axis] == value:
            reducedFeatVec = featVec[:axis]        #去掉axis特征
            reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])#将符合条件的添加到返回的数据集
            retDataSet.append(reducedFeatVec)
    return retDataSet                              #返回划分后的数据集
 
"""
Parameters:
    dataSet - 数据集
Returns:
    bestFeature - 信息增益最大的(最优)特征的索引值
"""
# 函数说明:选择最优特征
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
    numFeatures = len(dataSet[0]) - 1                      #特征数量
    baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)                  #计算数据集的香农熵
    bestInfoGain = 0.0                                     #信息增益
    bestFeature = -1                                       #最优特征的索引值
    for i in range(numFeatures):                           #遍历所有特征
        #获取dataSet的第i个所有特征
        featList = [example[i] for example in dataSet]
        uniqueVals = set(featList)                         #创建set集合{},元素不可重复
        newEntropy = 0.0                                   #经验条件熵
        for value in uniqueVals:                           #计算信息增益
            subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)   #subDataSet划分后的子集
            prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet))   #计算子集的概率
            newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet)#根据公式计算经验条件熵
        infoGain = baseEntropy - newEntropy                #信息增益
        # print("第%d个特征的增益为%.3f" % (i, infoGain))   #打印每个特征的信息增益
        if (infoGain > bestInfoGain):                      #计算信息增益
            bestInfoGain = infoGain                        #更新信息增益，找到最大的信息增益
            bestFeature = i                                #记录信息增益最大的特征的索引值
    return bestFeature                                     #返回信息增益最大的特征的索引值
 
"""
Parameters:
    classList - 类标签列表
Returns:
    sortedClassCount[0][0] - 出现此处最多的元素(类标签)
"""
# 函数说明:统计classList中出现此处最多的元素(类标签)
def majorityCnt(classList):
    classCount = {}
    for vote in classList:                                        #统计classList中每个元素出现的次数
        if vote not in classCount.keys():classCount[vote] = 0
        classCount[vote] += 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)#根据字典的值降序排序
    return sortedClassCount[0][0]                                #返回classList中出现次数最多的元素
 
"""
Parameters:
    dataSet - 训练数据集
    labels - 分类属性标签
    featLabels - 存储选择的最优特征标签
Returns:
    myTree - 决策树
"""
# 函数说明:创建决策树
def createTree(dataSet, labels, featLabels):
    classList = [example[-1] for example in dataSet]       #取分类标签(是否放贷:yes or no)
    if classList.count(classList[0]) == len(classList):    #如果类别完全相同则停止继续划分
        return classList[0]
    if len(dataSet[0]) == 1:                               #遍历完所有特征时返回出现次数最多的类标签
        return majorityCnt(classList)
    bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)           #选择最优特征
    bestFeatLabel = labels[bestFeat]                       #最优特征的标签
    featLabels.append(bestFeatLabel)
    myTree = {bestFeatLabel:{}}                            #根据最优特征的标签生成树
    del(labels[bestFeat])                                  #删除已经使用特征标签
    featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]#得到训练集中所有最优特征的属性值
    uniqueVals = set(featValues)                           #去掉重复的属性值
    for value in uniqueVals:                               #遍历特征，创建决策树。
        myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), labels, featLabels)
    return myTree
 
"""
Parameters:
    inputTree - 已经生成的决策树
    featLabels - 存储选择的最优特征标签
    testVec - 测试数据列表，顺序对应最优特征标签
Returns:
    classLabel - 分类结果
"""
# 函数说明:使用决策树分类
def classify(inputTree, featLabels, testVec):
    firstStr = next(iter(inputTree))      #获取决策树结点
    secondDict = inputTree[firstStr]      #下一个字典
    featIndex = featLabels.index(firstStr)
    for key in secondDict.keys():
        if testVec[featIndex] == key:
            if type(secondDict[key]).__name__ == 'dict':
                classLabel = classify(secondDict[key], featLabels, testVec)
            else: classLabel = secondDict[key]
    return classLabel
 
 
if __name__ == '__main__':
    #########
    #请输入你的代码
    #得到数据集
    dataSet,labels=createDataSet()
    #特征标签
    featLabels = []
    #创造树
    myTree=createTree(dataSet, labels, featLabels)
    #测试数据
    testVec=[0,1]
    #进行分类
    result=classify(myTree,featLabels,testVec)
    #########
    if result == 'yes':
        print('放贷')
    if result == 'no':
        print('不放贷')