分类：具有明确的类别
如：去银行借钱，会有借或者不借的两种类别
回归：不具有明确的类别和数值
如：去银行借钱，预测银行会借给我多少钱，如：1~100000之间的一个数值
不纯度：
为了要将表格转化为一棵树，决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法，对分类树来说，衡量这个 “ 最佳 ” 的指标 叫做“ 不纯度 ” 。通常来说，不纯度越低，决策树对训练集的拟合越好。
·不纯度基于节点来计算，树中的每个节点都会有一个不纯度，并且子节点的不纯度一定是低于父节点的，也就是 说，在同一棵决策树上，叶子节点的不纯度一定是最低的。
不存度的概念
决策树的每个叶子节点中都会包含一组数据，在这组数据中，如果有某一类标签占有较大的比例，我们就说叶子 节点“ 纯 ” ，分枝分得好。某一类标签占的比例越大，叶子就越纯，不纯度就越低，分枝就越好。
如果没有哪一类标签的比例很大，各类标签都相对平均，则说叶子节点 ” 不纯 “ ，分枝不好，不纯度高。
过拟合 |
模型在训练集上表现很好，在测试集上表现很糟糕，学习能力很强但是学得太过精细了 |
欠拟合 |
模型在训练集和测试集上都表现糟糕，学习能力不足 |
机器学习的例子：
y=kx+b
先通过已知：x和y，求出：k和b
再通过y=kx+b（k已知，b已知）和x的测试集
求出y预测=k已知*x测试+b已知
y的预测值和y的测试值相比较，需要使y的预测与y的测试尽量的接近
from sklearn import tree #从sklearn 包里面导入tree类
clf = tree.DecisionTreeClassifier() #实例化一个决策树分类器
clf =clf.fit(X_train,y_train) #用训练集数据训练模型
result=clf.score(X_test,y_test)#导入测试集，从接口中调用需要的信息建立一棵树
#导入需要的算法库和模块
from sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
#搜索数据红酒数据集
#红酒数据集
#导入需要的算法库和模块
from sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
wine = load_wine() #加载并返回葡萄酒数据集（分类）。
wine.data.shape #看一下这个表格是怎么样的
#输出(178, 13)，代表存在178行，13列
wine.target #查看表格中有几个标签
# array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
# 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
# 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
# 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
# 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
# 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2,
# 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
# 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
# 2, 2])
#即数据集中的标签有三种，0，1和2，也就是这些红酒被分成了三类。
#如果wine是一张表，应该长这样
# import pandas as pd
# pd.concat([pd.DataFrame(wine.data),pd.DataFrame(
# .wine.target)],axis=1)
#这里是将红酒属性数据集和标签列进行了横向链接（也叫合并，学过数据库的都知道）
# wine.feature_names
#查看红酒的属性名字
# wine.target_names
#查看标签名字，也就是分类的名字
Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest=train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)
#将数据集分为训练集和测试集，其中70%为训练集，30%为测试集。
Xtrain.shape
#训练集有124个样本，13个属性
Xtest.shape
#训练集有54个样本，13个属性
Ytrain
#查看训练集的目标属性；有三种，为0，1，2
#建立模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy") #建立决策分类树，判断不纯度的方法是信息熵
clf = clf.fit(Xtrain,Ytrain) #用训练集数据训练模型
score = clf.score(Xtest,Ytest) #返回预测的准确accuracy（分数）
score#查看预测的模型分数
#画出这棵树
feature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜 色强度','色调','od280/od315稀释葡萄酒','脯氨酸']
import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(clf,out_file = None,feature_names= feature_name,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"],filled=True,rounded=True)
#以 DOT 格式导出决策树。
# decision_tree：决策树分类器；要导出到 GraphViz 的决策树。
# out_file：对象或字符串，默认=无；输出文件的句柄或名称。如果 None ，则结果以字符串形式返回。
# feature_names：str列表，默认=无；每个函数的名称。如果 None 将使用通用名称(“feature_0”、“feature_1”、...)。
# class_names：str 或 bool 的列表，默认 = 无
# 每个目标类别的名称按数字升序排列。仅与分类相关，不支持multi-output。如果 True ，则显示类名的符号表示。
# filled：布尔，默认=假
# 当设置为 True 时，绘制节点以指示分类的多数类、回归值的极值或 multi-output 的节点纯度。
#rounded：布尔，默认=假；当设置为 True 时，绘制圆角节点框。
graph = graphviz.Source(dot_data) #获取生成的决策树
graph #打印生成的决策树
#特征重要性
clf.feature_importances_
#打印每个属性的重要性的数值，只有数值，不知道数值对应的属性是什么
[*zip(feature_name,clf.feature_importances_)]
#打印每个属性及其对应的重要性的数值
# 建更多的不同的树，然后从中取最好的。
# 在每次分枝时，不从使用全部特征，而是随 机选取一部分特征，从中选取不纯度相关指标最优的作为分枝用的节点。
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=30)
# random_state 用来设置分枝中的随机模式的参数，默认 None
#random_state是一个随机种子，是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。
#当random_state取某一个值时，也就确定了一种规则。
# 在高维度时随机性会表现更明显，低维度的数据 （比如鸢尾花数据集），随机性几乎不会显现。
#固定random_state后，每次构建的模型是相同的、生成的数据集是相同的、每次的拆分结果也是相同的。
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score = clf.score(Xtest, Ytest) #返回预测的准确度
score
#这里的score会固定在0.925，不论你运行多少遍，它都不会变，因为每次都是选择的最优的树。
#使用splitter来降低过拟合的可能性
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=30 ,splitter="random")
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score = clf.score(Xtest, Ytest)
score #输出结果为0.944444
# splitter 也是用来控制决策树中的随机选项的，有两种输入值
# 输入 "best" ：决策树在分枝时虽然随机，但是还是会 优先选择更重要的特征进行分枝（重要性可以通过属性feature_importances_ 查看）
# 输入 "random" ：决策树在 分枝时会更加随机，树会因为含有更多的不必要信息而更深更大，并因这些不必要信息而降低对训练集的拟合。
# 这也是防止过拟合的一种方式。当你预测到你的模型会过拟合，用这两个参数来帮助你降低树建成之后过拟合的可能性。
#画出图像
import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(clf,feature_names= feature_name,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"],filled=True,rounded=True )
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph
#我们的树对训练集的拟合程度如何？
score_train = clf.score(Xtrain, Ytrain) #返回预测的准确分数
score_train #查看预测的准确分数，此时结果为1.0 过拟合了
#剪枝方法降低过拟合的可能性：
#（1）max_depth 限制树的最大深度
#（2）min_samples_split 限定，一个节点必须要包含至少 min_samples_split 个训练样本，这个节点才允许被分枝，否则分枝就不会发生。
#（3）min_samples_leaf 限定，一个节点在分枝后的每个子节点都必须包含至少 min_samples_leaf 个训练样本，否则分枝就不会发生
# 或者，分枝会朝着满足每个子节点都包含min_samples_leaf 个样本的方向去发生
#通过限制条件进行剪枝，得到的决策树会更简洁，预测的准确分数也不错
clf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=30,splitter="random",max_depth=3,min_samples_leaf=5,min_samples_split=5)
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
dot_data = tree.export_graphviz(clf,feature_names= feature_name,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"],filled=True,rounded=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph
score = clf.score(Xtest, Ytest)
score #0.9629629629629629
# 超参数的学习曲线，是一条以超参数的取值为横坐标，模型的度量指标为纵坐标的曲线，它是用来衡量不同超参数取值下模型的表现的线。
# 在我们建好的决策树里，我们的模型度量指标就是score 。
import matplotlib.pyplot as plt #导入画图库
test = [] #创建一个列表
for i in range(10): #循环10次
clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=i+1,criterion="entropy",random_state=30,splitter="random")
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain) #训练模型
score = clf.score(Xtest, Ytest) #预测的准确分数
test.append(score) #往列表里面添加预测的分数值
plt.plot(range(1,11),test,color="red",label="max_depth") #画图
#横坐标为max_depth取值，纵坐标为score，图线颜色为red，label为图例的名称
#从图中我们可以看到，当max_depth取3的时候，模型得分最高
plt.legend() #给图像加图例
plt.show() #显示所打开的图形文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-430435.html
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