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最近咱们被客户要求撰写对于决策树的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
在本文中，决策树是对例子进行分类的一种简略示意。它是一种有监督的机器学习技术，数据依据某个参数被间断宰割。决策树剖析能够帮忙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，相干的决策树也在逐渐倒退。决策树由节点（测试某个属性的值）、边 / 分支（对应于测试的后果并连贯到下一个节点或叶子）和叶子节点（预测后果的终端节点）组成，使其成为一个残缺的构造。
”
扩大：GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度晋升决策树
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度晋升决策树。DT-Decision Tree 决策树，GB 是 Gradient Boosting，是一种学习策略，GBDT 的含意就是用 Gradient Boosting 的策略训练进去的 DT 模型。
在这篇文章中，咱们将学习 Python 中决策树的实现，应用 scikit learn 包。
对于咱们的剖析，咱们抉择了一个十分相干和独特的数据集，该数据集实用于医学迷信畛域，它将有助于预测病人是否患有糖尿病 （ 查看文末理解数据收费获取形式 ），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，包含预测变量，如病人的 BMI、怀孕状况、胰岛素程度、年龄等。让咱们间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，咱们首先要清理数据集，删除数据中的所有空值和缺失值。在这种状况下，咱们不是在处理错误的数据，这使咱们省去了这一步。
- 为咱们的决策树剖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("diabs.csv", header=None, names=col_names)让咱们看看这个数据集的前几行是什么样子的
pima.head()- 在加载数据后，咱们理解构造和变量，确定指标变量和特色变量（别离为因变量和自变量）。
# 在特色和指标变量中拆分数据集
X = pima[feature] # 特色
y = pima.label # 指标变量- 咱们把数据按 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% 的测试规范做法，你能够依据须要调整 70:30 至 80:20。
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- 应用 scikit learn 进行决策树剖析
# 创立决策树分类器对象
clf = DecisionTreeClassifier()- 预计分类器预测后果的精确水平。准确度是通过比拟理论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))咱们的决策树算法有 67.53% 的准确性。这么高的数值通常被认为是好的模型。
- 当初咱们曾经创立了一棵决策树，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 输入
你会留神到，在这个决策树图中，每个外部节点都有一个宰割数据的决策规定。
掂量通过决策树剖析创立的节点的不纯度
Gini 指的是 Gini 比，掂量决策树中节点的不纯度。人们能够认为，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。
在咱们下面的后果中，因为后果的复杂性，残缺的决策树很难解释。修剪一棵树对于后果的了解和优化它是至关重要的。这种优化能够通过以下三种形式之一进行。
- 规范：默认 =”gini”
- splitter：字符串，可选（默认 =”best”）或宰割策略。抉择宰割策略。能够抉择 “best” 来抉择最佳宰割，或者抉择 “random” 来抉择最佳随机宰割。
- 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，就会导致适度拟合，数值越低，就会导致拟合有余。
在咱们的案例中，咱们将扭转树的最大深度作为预修剪的控制变量。让咱们试试 max_depth=3。
# 创立决策树分类器对象
DecisionTree(max_depth=3)在 Pre-pruning 上，决策树算法的准确率进步到 77.05%，显著优于之前的模型。
决策树在 Python 中的实现
Image(graph.create_png())后果：
Python 输入
这个修剪过的模型的后果看起来很容易解释。有了这个，咱们就可能对数据进行分类，并预测一个人是否患有糖尿病。然而，决策树并不是你能够用来提取这些信息的惟一技术，你还能够摸索其余各种办法。
如果你想学习和实现这些算法，那么你应该摸索通过辅助办法学习，并失去专业人士的 1 对 1 领导。拓端数据迷信职业轨道打算保障了 1:1 的领导，我的项目驱动的办法，职业辅导，提供实习工作我的项目保障，来帮忙你将职业生涯转变为数据驱动和决策的角色。请分割咱们以理解更多信息!
数据获取
在上面公众号后盾回复“糖尿病 数据”，可收费获取残缺数据。
本文摘选 《 PYTHON 用决策树分类预测糖尿病和可视化实例 》，点击“ 浏览原文”获取全文完代码和数据资料。
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