目录
机器学习中的决策树
什么是决策树?
剖析决策树的各个组成部分
使用决策树算法的花卉分类案例
关于数据集的简单说明
导入库
加载鸢尾花(Iris)数据集
分离属性和标签
拆分数据集
应用决策树分类函数
计算模型精度
真实世界中的决策树应用程序
如何改进决策树?
译者介绍
首页 科技周边 人工智能 机器学习决策树实战演练

机器学习决策树实战演练

Apr 11, 2023 pm 07:16 PM
机器学习 决策树 案发

译者 | 朱先忠

审校 | 孙淑娟

机器学习中的决策树

现代机器学习算法正在改变我们的日常生活。例如,像BERT这样的大型语言模型正在为谷歌搜索提供支持,GPT-3正在为许多高级语言应用程序提供支持。

另一方面,今天构建复杂的机器学习算法比以往任何时候都容易得多。然而,无论机器学习算法有多么复杂,都属于把它们归纳为以下学习类别之一:

  • 监督学习
  • 无监督学习
  • 半监督学习
  • 强化学习

其实,决策树算是最古老的有监督的机器学习算法之一,可以解决广泛的现实问题。研究表明,决策树算法的最早发明可以追溯到1963年。

接下来,让我们深入研究一下这个算法的细节,看看为什么这类算法今天仍然广为流行。

什么是决策树?

决策树算法是一种流行的有监督机器学习算法,因为它处理复杂数据集的方法相对简单得多。决策树的名字来源于它们与“树”这种结构的相似性;树结构包括以节点和边缘形式存在的根、枝和叶等几个组成部分。它们用于决策分析,很像一个基于if-else的决策流程图,这些决策会产生所需的预测。决策树能够学习这些if-else决策规则,从而拆分数据集,最后生成树状数据模型。

决策树在分类问题的离散结果预测和回归问题的连续数值结果预测中得到了应用。多年来科学家们开发出了许多不同的算法,如CART、C4.5和ensemble算法,如随机森林和梯度增强树等。

机器学习决策树实战演练

剖析决策树的各个组成部分

决策树算法的目标是预测输入数据集的结果。树的数据集共划分为三种形式:属性、属性的值和要预测的种类。与任何监督学习算法一样,数据集被划分为训练集和测试集两种类型。其中,训练集定义了算法学习并应用于测试集的决策规则。

在聚集介绍决策树算法的步骤之前,让我们先来了解一下决策树的组成部分:

  • 根节点:它是决策树顶部的起始节点,包含所有属性值。根节点根据算法学习到的决策规则分成决策节点。
  • 分支:分支是对应于属性值的节点之间的连接器。在二进制拆分中,分支表示真路径和假路径。
  • 决策节点/内部节点:内部节点是根节点和叶节点之间的决策节点,对应于决策规则及其答案路径。节点表示问题,分支显示基于这些问题的相关答案的路径。
  • 叶节点:叶节点是表示目标预测的终端节点。这些节点不会进一步分裂。

以下是决策树及其上述组件的可视化表示,决策树算法经过以下步骤以达到所需的预测:

  • 算法从具有所有属性值的根节点开始。
  • 根节点根据算法从训练集中学习到的决策规则分成决策节点。
  • 基于问题及其答案路径,通过分支/边缘传递内部决策节点。
  • 继续前面的步骤,直到到达叶节点或使用了所有属性。

为了在每个节点上选择最佳属性,将根据以下两个属性选择度量之一进行拆分:

  • 基尼系数Gini index测量基尼不纯度(Gini Impurity),以指示算法对随机类别标签进行错误分类的可能性。
  • 信息增益测量分割后熵的改善,以避免预测类的50/50分割。熵是给定数据样本中不纯度的数学度量。决策树中的混沌状态接近50/50的划分表示。

使用决策树算法的花卉分类案例

在了解了上述基础知识后,接下来让我们着手实现一个应用案例。在本文中,我们将使用Scikit学习库在Python中实现决策树分类模型。

关于数据集的简单说明

本教程的数据集是一个鸢尾花数据集。Scikit开源库中已经内置了这个数据集,所以不需要开发人员再从外部加载它。该数据集共包括四个鸢尾属性及相应的属性值,这些属性将被输入到模型中,以便预测三种类型的鸢尾花之一。

  • 数据集中的属性/特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
  • 数据集中的预测标签/花卉类型:Setosis、Versicolor、Virginica。

接下来,将给出决策树分类器基于python语言实现的分步代码说明。

导入库

首先,通过下面的一段代码导入执行决策树实现所需的库。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
登录后复制

加载鸢尾花(Iris)数据集

以下代码展示了使用load_iris函数加载存储到data_set变量中的sklearn.dataset库中的鸢尾花数据集。接下来的两行代码将实现打印鸢尾花类型和特征信息。

data_set = load_iris()
print('Iris plant classes to predict: ', data_set.target_names)
print('Four features of iris plant: ', data_set.feature_names)
登录后复制

机器学习决策树实战演练

分离属性和标签

下面的代码行实现了将花的特性和类型信息分离开来,并将它们存储在相应的变量中。其中,shape[0]函数负责确定存储在X_att变量中的属性数;数据集中的属性值总数为150。

#提取花的特性和类型信息
X_att = data_set.data
y_label = data_set.target
print('数据集中总的样本数:', X_att.shape[0])
登录后复制

其实,我们还可以创建一个可视化表格来展示数据集中的一部分属性值,方法是将X_att变量中的值添加到panda库中的DataFrame函数中即可。

data_view=pd.DataFrame({
'sepal length':X_att[:,0],
'sepal width':X_att[:,1],
'petal length':X_att[:,2],
'petal width':X_att[:,3],
'species':y_label
})
data_view.head()
登录后复制

拆分数据集

以下代码展示了使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集两部分。其中,此函数中的random_state参数用于为函数提供随机种子,以便在每次执行时为给定数据集提供相同的结果;test_size表示测试集的大小;0.25表示拆分后测试数据占25%而训练数据占75%。

#数据集拆分为训练集和测试集两部分
X_att_train, X_att_test, y_label_train, y_label_test = train_test_split(X_att, y_label, random_state = 42, test_size = 0.25)
登录后复制

应用决策树分类函数

下面的代码通过使用DecisionTreeClassifier函数创建一个分类模型​来实现棵决策树,分类标准设置为“entropy”方式。该标准能够将属性选择度量设置为信息增益Information gain)。然后,代码将模型与我们的属性和标签训练集相匹配。

#应用决策树分类器
clf_dt = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy')
clf_dt.fit(X_att_train, y_label_train)
登录后复制

计算模型精度

下面的代码负责计算并打印决策树分类模型在训练集和测试集上的准确性。为了计算准确度分数,我们使用了predict函数。测试结果是:训练集和测试集的准确率分别为100%和94.7%。

print('Training data accuracy: ', accuracy_score(y_true=y_label_train, y_pred=clf_dt.predict(X_att_train)))
print('Test data accuracy: ', accuracy_score(y_true=y_label_test, y_pred=clf_dt.predict(X_att_test)))
登录后复制

真实世界中的决策树应用程序

当今社会,机器学习决策树在许多行业的决策过程中都得到广泛应用。其中,决策树的最常见应用首先是在金融和营销部门,例如可用于如下一些子领域:

  • 贷款批准
  • 支出管理
  • 客户流失预测
  • 新产品的可行性分析,等等。

如何改进决策树?

作为本文决策树主题讨论的总结,我们有充分的理由安全地假设:决策树的可解释性仍然很受欢迎。决策树之所以容易理解,是因为它们可以被人类以可视化方式展现并便于解释。因此,它们是解决机器学习问题的直观方法,同时也能够确保结果是可解释的。机器学习中的可解释性是我们过去讨论过的一个小话题,它也与即将到来的人工智能伦理主题存在密切联系。

与任何其他机器学习算法一样,决策树自然也可以加以改进,以避免过度拟合和出现过于偏向于优势预测类别。剪枝和ensembling技术是克服决策树算法缺点方案最常采用的方法。决策树尽管存在这些缺点,但仍然是决策分析算法的基础,并将在机器学习领域始终保持重要位置。

译者介绍

朱先忠,51CTO社区编辑,51CTO专家博客、讲师,潍坊一所高校计算机教师,自由编程界老兵一枚。

原文标题:An Introduction to Decision Trees for Machine Learning,作者:Stylianos Kampakis

以上是机器学习决策树实战演练的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
2 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
仓库:如何复兴队友
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island冒险:如何获得巨型种子
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

15个值得推荐的开源免费图像标注工具 15个值得推荐的开源免费图像标注工具 Mar 28, 2024 pm 01:21 PM

图像标注是将标签或描述性信息与图像相关联的过程,以赋予图像内容更深层次的含义和解释。这一过程对于机器学习至关重要,它有助于训练视觉模型以更准确地识别图像中的各个元素。通过为图像添加标注,使得计算机能够理解图像背后的语义和上下文,从而提高对图像内容的理解和分析能力。图像标注的应用范围广泛,涵盖了许多领域,如计算机视觉、自然语言处理和图视觉模型具有广泛的应用领域,例如,辅助车辆识别道路上的障碍物,帮助疾病的检测和诊断通过医学图像识别。本文主要推荐一些较好的开源免费的图像标注工具。1.Makesens

一文带您了解SHAP:机器学习的模型解释 一文带您了解SHAP:机器学习的模型解释 Jun 01, 2024 am 10:58 AM

在机器学习和数据科学领域,模型的可解释性一直是研究者和实践者关注的焦点。随着深度学习和集成方法等复杂模型的广泛应用,理解模型的决策过程变得尤为重要。可解释人工智能(ExplainableAI|XAI)通过提高模型的透明度,帮助建立对机器学习模型的信任和信心。提高模型的透明度可以通过多种复杂模型的广泛应用等方法来实现,以及用于解释模型的决策过程。这些方法包括特征重要性分析、模型预测区间估计、局部可解释性算法等。特征重要性分析可以通过评估模型对输入特征的影响程度来解释模型的决策过程。模型预测区间估计

通透!机器学习各大模型原理的深度剖析! 通透!机器学习各大模型原理的深度剖析! Apr 12, 2024 pm 05:55 PM

通俗来说,机器学习模型是一种数学函数,它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说,机器学习模型就是一种通过学习训练数据,来调整模型参数,以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。在机器学习中存在多种模型,例如逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等,每一种模型都有其适用的数据类型和问题类型。同时,不同模型之间存在着许多共性,或者说有一条隐藏的模型演化的路径。将联结主义的感知机为例,通过增加感知机的隐藏层数量,我们可以将其转化为深度神经网络。而对感知机加入核函数的话就可以转化为SVM。这一

通过学习曲线识别过拟合和欠拟合 通过学习曲线识别过拟合和欠拟合 Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

本文将介绍如何通过学习曲线来有效识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合。欠拟合和过拟合1、过拟合如果一个模型对数据进行了过度训练,以至于它从中学习了噪声,那么这个模型就被称为过拟合。过拟合模型非常完美地学习了每一个例子,所以它会错误地分类一个看不见的/新的例子。对于一个过拟合的模型,我们会得到一个完美/接近完美的训练集分数和一个糟糕的验证集/测试分数。略有修改:"过拟合的原因:用一个复杂的模型来解决一个简单的问题,从数据中提取噪声。因为小数据集作为训练集可能无法代表所有数据的正确表示。"2、欠拟合如

人工智能在太空探索和人居工程中的演变 人工智能在太空探索和人居工程中的演变 Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

20世纪50年代,人工智能(AI)诞生。当时研究人员发现机器可以执行类似人类的任务,例如思考。后来,在20世纪60年代,美国国防部资助了人工智能,并建立了实验室进行进一步开发。研究人员发现人工智能在许多领域都有用武之地,例如太空探索和极端环境中的生存。太空探索是对宇宙的研究,宇宙涵盖了地球以外的整个宇宙空间。太空被归类为极端环境,因为它的条件与地球不同。要在太空中生存,必须考虑许多因素,并采取预防措施。科学家和研究人员认为,探索太空并了解一切事物的现状有助于理解宇宙的运作方式,并为潜在的环境危机

使用C++实现机器学习算法:常见挑战及解决方案 使用C++实现机器学习算法:常见挑战及解决方案 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++中机器学习算法面临的常见挑战包括内存管理、多线程、性能优化和可维护性。解决方案包括使用智能指针、现代线程库、SIMD指令和第三方库,并遵循代码风格指南和使用自动化工具。实践案例展示了如何利用Eigen库实现线性回归算法,有效地管理内存和使用高性能矩阵操作。

可解释性人工智能:解释复杂的AI/ML模型 可解释性人工智能:解释复杂的AI/ML模型 Jun 03, 2024 pm 10:08 PM

译者|李睿审校|重楼人工智能(AI)和机器学习(ML)模型如今变得越来越复杂,这些模型产生的输出是黑盒——无法向利益相关方解释。可解释性人工智能(XAI)致力于通过让利益相关方理解这些模型的工作方式来解决这一问题,确保他们理解这些模型实际上是如何做出决策的,并确保人工智能系统中的透明度、信任度和问责制来解决这个问题。本文探讨了各种可解释性人工智能(XAI)技术,以阐明它们的基本原理。可解释性人工智能至关重要的几个原因信任度和透明度:为了让人工智能系统被广泛接受和信任,用户需要了解决策是如何做出的

Golang技术在机器学习中未来趋势展望 Golang技术在机器学习中未来趋势展望 May 08, 2024 am 10:15 AM

Go语言在机器学习领域的应用潜力巨大,其优势在于:并发性:支持并行编程,适合机器学习任务中的计算密集型操作。高效性:垃圾收集器和语言特性确保代码高效,即使处理大型数据集。易用性:语法简洁,学习和编写机器学习应用程序容易。

See all articles