决策树原理
之前我们详细讲解过决策树的原理，详细内容可以参考该链接（https://www.jianshu.com/p/0dd283516cbe）。
改进算法
但使用信息增益作为特征选择指标（ID3算法）容易造成过拟合。举一个简单例子，每个类别如果都有一个唯一ID，通过ID这个特征就可以简单分类，但这并不是有效的。为了解决这个问题，有了C4.5和CART算法，其区别如下所示：
- ID3 是信息增益划分
- C4.5 是信息增益率划分
- CART 做分类工作时，采用 GINI 值作为节点分裂的依据
实战——泰坦尼克号生还预测
数据导入与预处理
该数据可在kaggle网站下载，这里我们先通过pandas读入数据。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/titanic/train.csv',index_col=0)
df.head()
首先，对于一些不重要的信息进行删除（例如Name）；我们都知道，机器学习是没法对字符串进行计算的，这里需要把Sex、Embarked转换为整数类型。
# 删除列
df.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
# Sex转换
def f1(x):
if x == 'male':
return 1
else:
return 0
df['Sex'] = df['Sex'].apply(f1)
然后，Embarked有缺失值，我们通过seaborn进行可视化，发现S值最多，所以通过S值进行缺失值填充。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
sns.countplot(x="Embarked",data=df)
df['Embarked'] = df['Embarked'].fillna('S')
labels = df['Embarked'].unique().tolist()
df['Embarked'] = df['Embarked'].apply(lambda n: labels.index(n))
年龄字段也有缺失值，我们通过绘制直方图，发现基本呈正态分布，于是使用平均值来填充缺失值。
sns.set(style="darkgrid", palette="muted", color_codes=True)
sns.distplot(df[df['Age'].notnull()]['Age'])
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean())
df['Age'].isnull().sum()
处理完成后的数据如下：
切分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df.iloc[:, 1:]
y = df['Survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=22)
模型训练与评估
决策树算法使用sklearn.tree模块中的DecisionTreeClassifier方法。该方法有一系列参数来控制决策树生成过程，从而解决过拟合问题（具体可看sklearn的官方文档）。常用的参数如下：
- criterion：算法选择。一种是信息熵（entropy），一种是基尼系数（gini），默认为gini。
- max_depth：指定数的最大深度。
- min_samples_split：默认为2，指定能创建分支的数据集大小。
- min_impurity_decrease：指定信息增益的阈值。
首先，我们不对参数进行调整。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)
# result
# 0.82122905027932958
我们用交叉验证查看模型的准确度，发现模型的精度并不是很高。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
result = cross_val_score(clf, X, y, cv=10)
print(result.mean())
# result
# 0.772279536942
模型调优
我们可以设置不同的参数，对模型进行调优，这里以max_depth为例，定义函数，求出最好的参数。
def cv_score(d):
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=d)
clf.fit(X_train, y_train)
tr_score = clf.score(X_train, y_train)
cv_score = clf.score(X_test, y_test)
return (tr_score, cv_score)
depths = range(2, 15)
scores = [cv_score(d) for d in depths]
tr_scores = [s[0] for s in scores]
cv_scores = [s[1] for s in scores]
best_score_index = np.argmax(cv_scores)
best_score = cv_scores[best_score_index]
best_param = depths[best_score_index]
print('best param: {0}; best score: {1}'.format(best_param, best_score))
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=144)
plt.grid()
plt.xlabel('max depth of decision tree')
plt.ylabel('score')
plt.plot(depths, cv_scores, '.g-', label='cross-validation score')
plt.plot(depths, tr_scores, '.r--', label='training score')
plt.legend()
# result
# best param: 11; best score: 0.8212290502793296
网格搜索
但这种方法存在这两个问题：
- 结果不稳定。当划分不同的数据集时，可能结果都一样。
- 不能选择多参数。当需要多参数进行调优时，代码量会变的很多（多次嵌套循环）。
为了解决这些问题，sklearn提供GridSearchCV方法。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
threshholds = np.linspace(0, 0.5, 50)
param_grid = {'criterion':['gini', 'entropy'],
'min_impurity_decrease':threshholds,
'max_depth':range(2, 15)}
clf = GridSearchCV(DecisionTreeClassifier(), param_grid, cv=5)
clf.fit(X, y)
print("best param: {0}\nbest score: {1}".format(clf.best_params_,
clf.best_score_))
# result
# best param: {'criterion': 'entropy', 'max_depth': 8, 'min_impurity_decrease': 0.0}
best score: 0.8204264870931538
