决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。
决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。决策树由节点（测试某个属性的值）、边/分支（对应于测试的结果并连接到下一个节点或叶子）和叶子节点（预测结果的终端节点）组成，使其成为一个完整的结构。
在这篇文章中，我们将学习Python中决策树的实现，使用scikit learn包。
对于我们的分析，我们选择了一个非常相关和独特的数据集，该数据集适用于医学科学领域，它将有助于预测病人是否患有糖尿病，基于数据集中采集的变量。这些信息来自国家糖尿病、消化道和肾脏疾病研究所，包括预测变量，如病人的BMI、怀孕情况、胰岛素水平、年龄等。让我们直接用决策树算法来解决这个问题，进行分类。
用Python实现决策树
对于任何数据分析问题，我们首先要清理数据集，删除数据中的所有空值和缺失值。在这种情况下，我们不是在处理错误的数据，这使我们省去了这一步。
1. 为我们的决策树分析导入所需的库并拉入所需的数据
# 加载库 from sklearn.model\_selection import train\_test\_split #导入 train\_test_split 函数 from sklearn import metrics #导入scikit-learn模块以计算准确率
# 载入数据集 data = pd.read\_csv("diabetes.csv", header=None, names=col\_names)
让我们看看这个数据集的前几行是什么样子的
pima.head()
2. 在加载数据后，我们了解结构和变量，确定目标变量和特征变量（分别为因变量和自变量）。
#在特征和目标变量中拆分数据集 X = pima\[feature\] # 特征 y = pima.label # 目标变量
3. 我们把数据按70:30的比例分成训练集和测试集。
# 将数据集分成训练集和测试集 train\_test\_split(X, y, test\_size=0.3, random\_state=1) # 70%的训练和30%的测试
标准做法，你可以根据需要调整70:30至80:20。
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R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测
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4. 使用scikit learn进行决策树分析
# 创建决策树分类器对象 clf = DecisionTreeClassifier()
5. 估计分类器预测结果的准确程度。准确度是通过比较实际测试集值和预测值来计算的。
# 模型准确率，分类器正确的概率是多少？
print("准确率:",metrics.accuracy\_score(y\_test, y_pred))
我们的决策树算法有67.53%的准确性。这么高的数值通常被认为是好的模型。
6. 现在我们已经创建了一棵决策树，看看它在可视化的时候是什么样子的
决策树的可视化。
Image(graph.create_png())
Python输出
你会注意到，在这个决策树图中，每个内部节点都有一个分割数据的决策规则。
衡量通过决策树分析创建的节点的不纯度
Gini指的是Gini比，衡量决策树中节点的不纯度。人们可以认为，当一个节点的所有记录都属于同一类别时，该节点是纯的。这样的节点被称为叶子节点。
在我们上面的结果中，由于结果的复杂性，完整的决策树很难解释。修剪一棵树对于结果的理解和优化它是至关重要的。这种优化可以通过以下三种方式之一进行。
- 标准：默认="gini"
- splitter：字符串，可选（默认="best"）或分割策略。选择分割策略。可以选择 "best"来选择最佳分割，或者选择 "random"来选择最佳随机分割。
- max_depth: int或None，可选（默认=None）或树的最大深度
这个参数决定了树的最大深度。这个变量的数值越高，就会导致过度拟合，数值越低，就会导致拟合不足。
在我们的案例中，我们将改变树的最大深度作为预修剪的控制变量。让我们试试max_depth=3。
# 创建决策树分类器对象 DecisionTree( max_depth=3)
在Pre-pruning上，决策树算法的准确率提高到77.05%，明显优于之前的模型。
决策树在Python中的实现
Image(graph.create_png())
结果：
Python输出
这个修剪过的模型的结果看起来很容易解释。有了这个，我们就能够对数据进行分类，并预测一个人是否患有糖尿病。但是，决策树并不是你可以用来提取这些信息的唯一技术，你还可以探索其他各种方法。
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