決策樹算法是一個強大的預(yù)測方法，它非常流行。因為它們的模型能夠讓新手輕而易舉地理解得和專家一樣好，所以它們比較流行。同時，最終生成的決策樹能夠解釋做出特定預(yù)測的確切原因，這使它們在實際運用中倍受親睞。

同時，決策樹算法也為更高級的集成模型(如 bagging、隨機森林及 gradient boosting)提供了基礎(chǔ)。

在這篇教程中，你將會從零開始，學(xué)習(xí)如何用 Python 實現(xiàn)《Classification And Regression Tree algorithm》中所說的內(nèi)容。

在學(xué)完該教程之后，你將會知道：

如何計算并評價數(shù)據(jù)集中地候選分割點(Candidate Split Point)

如何在決策樹結(jié)構(gòu)中排分配這些分割點

如何在實際問題中應(yīng)用這些分類和回歸算法

一、概要

本節(jié)簡要介紹了關(guān)于分類及回歸樹(Classification and Regression Trees)算法的一些內(nèi)容，并給出了將在本教程中使用的鈔票數(shù)據(jù)集(Banknote Dataset)。

1.1 分類及回歸樹

分類及回歸樹(CART)是由 Leo Breiman 提出的一個術(shù)語，用來描述一種能被用于分類或者回歸預(yù)測模型問題的回歸樹算法。

我們將在本教程中主要討論 CART 在分類問題上的應(yīng)用。

二叉樹(Binary Tree)是 CART 模型的代表之一。這里所說的二叉樹，與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法里面所說的二叉樹別無二致，沒有什么特別之處(每個節(jié)點可以有 0、1 或 2 個子節(jié)點)。

每個節(jié)點代表在節(jié)點處有一個輸入變量被傳入，并根據(jù)某些變量被分類(我們假定該變量是數(shù)值型的)。樹的葉節(jié)點(又叫做終端節(jié)點，Terminal Node)由輸出變量構(gòu)成，它被用于進行預(yù)測。

在樹被創(chuàng)建完成之后，每個新的數(shù)據(jù)樣本都將按照每個節(jié)點的分割條件，沿著該樹從頂部往下，直到輸出一個最終決策。

創(chuàng)建一個二元分類樹實際上是一個分割輸入空間的過程。遞歸二元分類(Recursive Binary Splitting)是一個被用于分割空間的貪心算法。這實際上是一個數(shù)值過程：當(dāng)一系列的輸入值被排列好后，它將嘗試一系列的分割點，測試它們分類完后成本函數(shù)(Cost Function)的值。

有最優(yōu)成本函數(shù)(通常是最小的成本函數(shù)，因為我們往往希望該值最小)的分割點將會被選擇。根據(jù)貪心法(greedy approach)原則，所有的輸入變量和所有可能的分割點都將被測試，并會基于它們成本函數(shù)的表現(xiàn)被評估。(譯者注：下面簡述對回歸問題和分類問題常用的成本函數(shù)。)

• 回歸問題：對落在分割點確定區(qū)域內(nèi)所有的樣本取誤差平方和(Sum Squared Error)。
• 分類問題：一般采用基尼成本函數(shù)(Gini Cost Function)，它能夠表明被分割之后每個節(jié)點的純凈度(Node Purity)如何。其中，節(jié)點純凈度是一種表明每個節(jié)點分類后訓(xùn)練數(shù)據(jù)混雜程度的指標(biāo)。

分割將一直進行，直到每個節(jié)點(分類后)都只含有最小數(shù)量的訓(xùn)練樣本或者樹的深度達(dá)到了最大值。

1.2 Banknote 數(shù)據(jù)集

Banknote 數(shù)據(jù)集，需要我們根據(jù)對紙幣照片某些性質(zhì)的分析，來預(yù)測該鈔票的真?zhèn)巍?/p>

該數(shù)據(jù)集中含有 1372 個樣本，每個樣本由 5 個數(shù)值型變量構(gòu)成。這是一個二元分類問題。如下列舉 5 個變量的含義及數(shù)據(jù)性質(zhì)：

1. 圖像經(jīng)小波變換后的方差(Variance)(連續(xù)值)

2. 圖像經(jīng)小波變換后的偏度(Skewness)(連續(xù)值)

3. 圖像經(jīng)小波變換后的峰度(Kurtosis)(連續(xù)值)

4. 圖像的熵(Entropy)(連續(xù)值)

5. 鈔票所屬類別(整數(shù)，離散值)

如下是數(shù)據(jù)集前五行數(shù)據(jù)的樣本。

3.6216,8.6661,-2.8073,-0.44699,0  
4.5459,8.1674,-2.4586,-1.4621,0  
3.866,-2.6383,1.9242,0.10645,0  
3.4566,9.5228,-4.0112,-3.5944,0  
0.32924,-4.4552,4.5718,-0.9888,0  
4.3684,9.6718,-3.9606,-3.1625,0 

使用零規(guī)則算法(Zero Rule Algorithm)來預(yù)測最常出現(xiàn)類別的情況(譯者注：也就是找到最常出現(xiàn)的一類樣本，然后預(yù)測所有的樣本都是這個類別)，對該問的基準(zhǔn)準(zhǔn)確大概是 50%。

你可以在這里下載并了解更多關(guān)于這個數(shù)據(jù)集的內(nèi)容：UCI Machine Learning Repository。

請下載該數(shù)據(jù)集，放到你當(dāng)前的工作目錄，并重命名該文件為 data_banknote_authentication.csv。

二、教程

本教程分為五大部分：

1. 對基尼系數(shù)(Gini Index)的介紹

2.(如何)創(chuàng)建分割點

3.(如何)生成樹模型

4.(如何)利用模型進行預(yù)測

5. 對鈔票數(shù)據(jù)集的案例研究

這些步驟能幫你打好基礎(chǔ)，讓你能夠從零實現(xiàn) CART 算法，并能將它應(yīng)用到你子集的預(yù)測模型問題中。

2.1 基尼系數(shù)

基尼系數(shù)是一種評估數(shù)據(jù)集分割點優(yōu)劣的成本函數(shù)。

數(shù)據(jù)集的分割點是關(guān)于輸入中某個屬性的分割。對數(shù)據(jù)集中某個樣本而言，分割點會根據(jù)某閾值對該樣本對應(yīng)屬性的值進行分類。他能根據(jù)訓(xùn)練集中出現(xiàn)的模式將數(shù)據(jù)分為兩類。

基尼系數(shù)通過計算分割點創(chuàng)建的兩個類別中數(shù)據(jù)類別的混雜程度，來表現(xiàn)分割點的好壞。一個完美的分割點對應(yīng)的基尼系數(shù)為 0(譯者注：即在一類中不會出現(xiàn)另一類的數(shù)據(jù)，每個類都是「純」的)，而最差的分割點的基尼系數(shù)則為 1.0(對于二分問題，每一類中出現(xiàn)另一類數(shù)據(jù)的比例都為 50%，也就是數(shù)據(jù)完全沒能被根據(jù)類別不同區(qū)分開)。

下面我們通過一個具體的例子來說明如何計算基尼系數(shù)。

我們有兩組數(shù)據(jù)，每組有兩行。第一組數(shù)據(jù)中所有行都屬于類別 0(Class 0)，第二組數(shù)據(jù)中所有的行都屬于類別 1(Class 1)。這是一個完美的分割點。

首先我們要按照下式計算每組數(shù)據(jù)中各類別數(shù)據(jù)的比例：

proportion = count(class_value) / count(rows) 

那么，對本例而言，相應(yīng)的比例為：

group_1_class_0 = 2 / 2 = 1 
group_1_class_1 = 0 / 2 = 0 
group_2_class_0 = 0 / 2 = 0 
group_2_class_1 = 2 / 2 = 1 

基尼系數(shù)按照如下公式計算：

gini_index = sum(proportion * (1.0 - proportion)) 

將本例中所有組、所有類數(shù)據(jù)的比例帶入到上述公式：

gini_index = (group_1_class_0 * (1.0 - group_1_class_0)) + 
(group_1_class_1 * (1.0 - group_1_class_1)) + 
(group_2_class_0 * (1.0 - group_2_class_0)) + 
(group_2_class_1 * (1.0 - group_2_class_1)) 

化簡，得：

gini_index = 0 + 0 + 0 + 0 = 0 

如下是一個叫做 gini_index() 的函數(shù)，它能夠計算給定數(shù)據(jù)的基尼系數(shù)(組、類別都以列表(list)的形式給出)。其中有些算法魯棒性檢測，能夠避免對空組除以 0 的情況。

# Calculate the Gini index for a split dataset 
def gini_index(groups, class_values): 
gini = 0.0 
for class_value in class_values: 
for group in groups: 
size = len(group) 
if size == 0: 
continue 
proportion = [row[-1] for row in group].count(class_value) / float(size) 
gini += (proportion * (1.0 - proportion)) 
return gini 

我們可以根據(jù)上例來測試該函數(shù)的運行情況，也可以測試最差分割點的情況。完整的代碼如下：

# Calculate the Gini index for a split dataset 
def gini_index(groups, class_values): 
gini = 0.0 
for class_value in class_values: 
for group in groups: 
size = len(group) 
if size == 0: 
continue 
proportion = [row[-1] for row in group].count(class_value) / float(size) 
gini += (proportion * (1.0 - proportion)) 
return gini 
# test Gini values 
print(gini_index([[[1, 1], [1, 0]], [[1, 1], [1, 0]]], [0, 1])) 
print(gini_index([[[1, 0], [1, 0]], [[1, 1], [1, 1]]], [0, 1])) 

運行該代碼，將會打印兩個基尼系數(shù)，其中第一個對應(yīng)的是最差的情況為 1.0，第二個對應(yīng)的是最好的情況為 0.0。

1.0 
0.0 

2.2 創(chuàng)建分割點

一個分割點由數(shù)據(jù)集中的一個屬性和一個閾值構(gòu)成。

我們可以將其總結(jié)為對給定的屬性確定一個分割數(shù)據(jù)的閾值。這是一種行之有效的分類數(shù)據(jù)的方法。

創(chuàng)建分割點包括三個步驟，其中第一步已在計算基尼系數(shù)的部分討論過。余下兩部分分別為：

1. 分割數(shù)據(jù)集。

2. 評價所有(可行的)分割點。

我們具體看一下每個步驟。

2.2.1 分割數(shù)據(jù)集

分割數(shù)據(jù)集意味著我們給定數(shù)據(jù)集某屬性(或其位于屬性列表中的下表)及相應(yīng)閾值的情況下，將數(shù)據(jù)集分為兩個部分。

一旦數(shù)據(jù)被分為兩部分，我們就可以使用基尼系數(shù)來評估該分割的成本函數(shù)。

分割數(shù)據(jù)集需要對每行數(shù)據(jù)進行迭代，根據(jù)每個數(shù)據(jù)點相應(yīng)屬性的值與閾值的大小情況將該數(shù)據(jù)點放到相應(yīng)的部分(對應(yīng)樹結(jié)構(gòu)中的左叉與右叉)。

如下是一個名為 test_split() 的函數(shù)，它能實現(xiàn)上述功能：

# Split a dataset based on an attribute and an attribute value 
def test_split(index, value, dataset): 
 left, right = list(), list() 
 for row in dataset: 
 if row[index] < value: 
 left.append(row) 
 else: 
 right.append(row) 
 return left, right 

代碼還是很簡單的。

注意，在代碼中，屬性值大于或等于閾值的數(shù)據(jù)點被分類到了右組中。

2.2.2 評價所有分割點

在基尼函數(shù) gini_index() 和分類函數(shù) test_split() 的幫助下，我們可以開始進行評估分割點的流程。

對給定的數(shù)據(jù)集，對每一個屬性，我們都要檢查所有的可能的閾值使之作為候選分割點。然后，我們將根據(jù)這些分割點的成本(cost)對其進行評估，最終挑選出最優(yōu)的分割點。

當(dāng)最優(yōu)分割點被找到之后，我們就能用它作為我們決策樹中的一個節(jié)點。

而這也就是所謂的窮舉型貪心算法。

在該例中，我們將使用一個詞典來代表決策樹中的一個節(jié)點，它能夠按照變量名儲存數(shù)據(jù)。當(dāng)選擇了最優(yōu)分割點并使用它作為樹的新節(jié)點時，我們存下對應(yīng)屬性的下標(biāo)、對應(yīng)分割值及根據(jù)分割值分割后的兩部分?jǐn)?shù)據(jù)。

分割后地每一組數(shù)據(jù)都是一個更小規(guī)模地數(shù)據(jù)集(可以繼續(xù)進行分割操作)，它實際上就是原始數(shù)據(jù)集中地數(shù)據(jù)按照分割點被分到了左叉或右叉的數(shù)據(jù)集。你可以想象我們可以進一步將每一組數(shù)據(jù)再分割，不斷循環(huán)直到建構(gòu)出整個決策樹。

如下是一個名為 get_split() 的函數(shù)，它能實現(xiàn)上述的步驟。你會發(fā)現(xiàn)，它遍歷了每一個屬性(除了類別值)以及屬性對應(yīng)的每一個值，在每次迭代中它都會分割數(shù)據(jù)并評估該分割點。

當(dāng)所有的檢查完成后，最優(yōu)的分割點將被記錄并返回。

# Select the best split point for a dataset 
def get_split(dataset): 
 class_values = list(set(row[-1] for row in dataset)) 
 b_index, b_value, b_score, b_groups = 999, 999, 999, None 
 for index in range(len(dataset[0])-1): 
 for row in dataset: 
 groups = test_split(index, row[index], dataset) 
 gini = gini_index(groups, class_values) 
 if gini < b_score: 
 b_index, b_value, b_score, b_groups = index, row[index], gini, groups 
 return {'index':b_index, 'value':b_value, 'groups':b_groups} 

我們能在一個小型合成的數(shù)據(jù)集上來測試這個函數(shù)以及整個數(shù)據(jù)集分割的過程。

X1 X2 Y 
2.771244718 1.784783929 0 
1.728571309 1.169761413 0 
3.678319846 2.81281357 0 
3.961043357 2.61995032 0 
2.999208922 2.209014212 0 
7.497545867 3.162953546 1 
9.00220326 3.339047188 1 
7.444542326 0.476683375 1 
10.12493903 3.234550982 1 
6.642287351 3.319983761 1 

同時，我們可以使用不同顏色標(biāo)記不同的類，將該數(shù)據(jù)集繪制出來。由圖可知，我們可以從 X1 軸(即圖中的 X 軸)上挑出一個值來分割該數(shù)據(jù)集。

 

范例所有的代碼整合如下：

# Split a dataset based on an attribute and an attribute value 
def test_split(index, value, dataset): 
 left, right = list(), list() 
 for row in dataset: 
 if row[index] < value: 
 left.append(row) 
 else: 
 right.append(row) 
 return left, right 
  
# Calculate the Gini index for a split dataset 
def gini_index(groups, class_values): 
 gini = 0.0 
 for class_value in class_values: 
 for group in groups: 
 size = len(group) 
 if size == 0: 
 continue 
 proportion = [row[-1] for row in group].count(class_value) / float(size) 
 gini += (proportion * (1.0 - proportion)) 
 return gini 
  
# Select the best split point for a dataset 
def get_split(dataset): 
 class_values = list(set(row[-1] for row in dataset)) 
 b_index, b_value, b_score, b_groups = 999, 999, 999, None 
 for index in range(len(dataset[0])-1): 
 for row in dataset: 
 groups = test_split(index, row[index], dataset) 
 gini = gini_index(groups, class_values) 
 print('X%d < %.3f Gini=%.3f' % ((index+1), row[index], gini)) 
 if gini < b_score: 
 b_index, b_value, b_score, b_groups = index, row[index], gini, groups 
 return {'index':b_index, 'value':b_value, 'groups':b_groups} 
  
dataset = [[2.771244718,1.784783929,0], 
 [1.728571309,1.169761413,0], 
 [3.678319846,2.81281357,0], 
 [3.961043357,2.61995032,0], 
 [2.999208922,2.209014212,0], 
 [7.497545867,3.162953546,1], 
 [9.00220326,3.339047188,1], 
 [7.444542326,0.476683375,1], 
 [10.12493903,3.234550982,1], 
 [6.642287351,3.319983761,1]] 
split = get_split(dataset) 
print('Split: [X%d < %.3f]' % ((split['index']+1), split['value'])) 

優(yōu)化后的 get_split() 函數(shù)能夠輸出每個分割點及其對應(yīng)的基尼系數(shù)。

運行如上的代碼后，它將 print 所有的基尼系數(shù)及其選中的最優(yōu)分割點。在此范例中，它選中了 X1<6.642 作為最終完美分割點(它對應(yīng)的基尼系數(shù)為 0)。

X1 < 2.771 Gini=0.494 
X1 < 1.729 Gini=0.500 
X1 < 3.678 Gini=0.408 
X1 < 3.961 Gini=0.278 
X1 < 2.999 Gini=0.469 
X1 < 7.498 Gini=0.408 
X1 < 9.002 Gini=0.469 
X1 < 7.445 Gini=0.278 
X1 < 10.125 Gini=0.494 
X1 < 6.642 Gini=0.000 
X2 < 1.785 Gini=1.000 
X2 < 1.170 Gini=0.494 
X2 < 2.813 Gini=0.640 
X2 < 2.620 Gini=0.819 
X2 < 2.209 Gini=0.934 
X2 < 3.163 Gini=0.278 
X2 < 3.339 Gini=0.494 
X2 < 0.477 Gini=0.500 
X2 < 3.235 Gini=0.408 
X2 < 3.320 Gini=0.469 
Split: [X1 < 6.642] 

既然我們現(xiàn)在已經(jīng)能夠找出數(shù)據(jù)集中最優(yōu)的分割點，那我們現(xiàn)在就來看看我們能如何應(yīng)用它來建立一個決策樹。

2.3 生成樹模型

創(chuàng)建樹的根節(jié)點(root node)是比較方便的，可以調(diào)用 get_split() 函數(shù)并傳入整個數(shù)據(jù)集即可達(dá)到此目的。但向樹中增加更多的節(jié)點則比較有趣。

建立樹結(jié)構(gòu)主要分為三個步驟：

1. 創(chuàng)建終端節(jié)點

2. 遞歸地分割

3. 建構(gòu)整棵樹

2.3.1 創(chuàng)建終端節(jié)點

我們需要決定何時停止樹的「增長」。

我們可以用兩個條件進行控制：樹的深度和每個節(jié)點分割后的數(shù)據(jù)點個數(shù)。

最大樹深度：這代表了樹中從根結(jié)點算起節(jié)點數(shù)目的上限。一旦樹中的節(jié)點樹達(dá)到了這一上界，則算法將會停止分割數(shù)據(jù)、增加新的節(jié)點。更神的樹會更為復(fù)雜，也更有可能過擬合訓(xùn)練集。

最小節(jié)點記錄數(shù)：這是某節(jié)點分割數(shù)據(jù)后分個部分?jǐn)?shù)據(jù)個數(shù)的最小值。一旦達(dá)到或低于該最小值，則算法將會停止分割數(shù)據(jù)、增加新的節(jié)點。將數(shù)據(jù)集分為只有很少數(shù)據(jù)點的兩個部分的分割節(jié)點被認(rèn)為太具針對性，并很有可能過擬合訓(xùn)練集。

這兩個方法基于用戶給定的參數(shù)，參與到樹模型的構(gòu)建過程中。

此外，還有一個情況。算法有可能選擇一個分割點，分割數(shù)據(jù)后所有的數(shù)據(jù)都被分割到同一組內(nèi)(也就是左叉、右叉只有一個分支上有數(shù)據(jù)，另一個分支沒有)。在這樣的情況下，因為在樹的另一個分叉沒有數(shù)據(jù)，我們不能繼續(xù)我們的分割與添加節(jié)點的工作。

基于上述內(nèi)容，我們已經(jīng)有一些停止樹「增長」的判別機制。當(dāng)樹在某一結(jié)點停止增長的時候，該節(jié)點被稱為終端節(jié)點，并被用來進行最終預(yù)測。

預(yù)測的過程是通過選擇組表征值進行的。當(dāng)遍歷樹進入到最終節(jié)點分割后的數(shù)據(jù)組中，算法將會選擇該組中最普遍出現(xiàn)的值作為預(yù)測值。

如下是一個名為 to_terminal() 的函數(shù)，對每一組收據(jù)它都能選擇一個表征值。他能夠返回一系列數(shù)據(jù)點中最普遍出現(xiàn)的值。

# Create a terminal node value 
def to_terminal(group): 
outcomes = [row[-1] for row in group] 
return max(set(outcomes), key=outcomes.count) 

2.3.2 遞歸分割

在了解了如何及何時創(chuàng)建終端節(jié)點后，我們現(xiàn)在可以開始建立樹模型了。

建立樹地模型，需要我們對給定的數(shù)據(jù)集反復(fù)調(diào)用如上定義的 get_split() 函數(shù)，不斷創(chuàng)建樹中的節(jié)點。

在已有節(jié)點下加入的新節(jié)點叫做子節(jié)點。對樹中的任意節(jié)點而言，它可能沒有子節(jié)點(則該節(jié)點為終端節(jié)點)、一個子節(jié)點(則該節(jié)點能夠直接進行預(yù)測)或兩個子節(jié)點。在程序中，在表示某節(jié)點的字典中，我們將一棵樹的兩子節(jié)點命名為 left 和 right。

一旦一個節(jié)點被創(chuàng)建，我們就可以遞歸地對在該節(jié)點被分割得到的兩個子數(shù)據(jù)集上調(diào)用相同的函數(shù)，來分割子數(shù)據(jù)集并創(chuàng)建新的節(jié)點。

如下是一個實現(xiàn)該遞歸過程的函數(shù)。它的輸入?yún)?shù)包括：某一節(jié)點(node)、最大樹深度(max_depth)、最小節(jié)點記錄數(shù)(min_size)及當(dāng)前樹深度(depth)。

顯然，一開始運行該函數(shù)時，根節(jié)點將被傳入，當(dāng)前深度為 1。函數(shù)的功能分為如下幾步：

1. 首先，該節(jié)點分割的兩部分?jǐn)?shù)據(jù)將被提取出來以便使用，同時數(shù)據(jù)將被在節(jié)點中刪除(隨著分割工作的逐步進行，之前的節(jié)點不需要再使用相應(yīng)的數(shù)據(jù))。

2. 然后，我們將會檢查該節(jié)點的左叉及右叉的數(shù)據(jù)集是否為空。如果是，則其將會創(chuàng)建一個終端節(jié)點。

3. 同時，我們會檢查是否到達(dá)了最大深度。如果是，則其將會創(chuàng)建一個終端節(jié)點。

4. 接著，我們將對左子節(jié)點進一步操作。若該組數(shù)據(jù)個數(shù)小于閾值，則會創(chuàng)建一個終端節(jié)點并停止進一步操作。否則它將會以一種深度優(yōu)先的方式創(chuàng)建并添加節(jié)點，直到該分叉達(dá)到底部。

5. 對右子節(jié)點同樣進行上述操作，不斷增加節(jié)點直到達(dá)到終端節(jié)點。

2.3.3 建構(gòu)整棵樹

我們將所有的內(nèi)容整合到一起。

創(chuàng)建一棵樹包括創(chuàng)建根節(jié)點及遞歸地調(diào)用 split() 函數(shù)來不斷地分割數(shù)據(jù)以構(gòu)建整棵樹。

如下是實現(xiàn)上述功能的 bulid_tree() 函數(shù)的簡化版本。

# Build a decision tree 
def build_tree(train, max_depth, min_size): 
root = get_split(dataset) 
split(root, max_depth, min_size, 1) 
return root 

我們可以在如上所述的合成數(shù)據(jù)集上測試整個過程。如下是完整的案例。

在其中還包括了一個 print_tree() 函數(shù)，它能夠遞歸地一行一個地打印出決策樹的節(jié)點。經(jīng)過它打印的不是一個明顯的樹結(jié)構(gòu)，但它能給我們關(guān)于樹結(jié)構(gòu)的大致印象，并能幫助決策。

# Split a dataset based on an attribute and an attribute value 
def test_split(index, value, dataset): 
left, right = list(), list() 
for row in dataset: 
if row[index] < value: 
left.append(row) 
else: 
right.append(row) 
return left, right 
 
# Calculate the Gini index for a split dataset 
def gini_index(groups, class_values): 
gini = 0.0 
for class_value in class_values: 
for group in groups: 
size = len(group) 
if size == 0: 
continue 
proportion = [row[-1] for row in group].count(class_value) / float(size) 
gini += (proportion * (1.0 - proportion)) 
return gini 
 
# Select the best split point for a dataset 
def get_split(dataset): 
class_values = list(set(row[-1] for row in dataset)) 
b_index, b_value, b_score, b_groups = 999, 999, 999, None 
for index in range(len(dataset[0])-1): 
for row in dataset: 
groups = test_split(index, row[index], dataset) 
gini = gini_index(groups, class_values) 
if gini < b_score: 
b_index, b_value, b_score, b_groups = index, row[index], gini, groups 
return {'index':b_index, 'value':b_value, 'groups':b_groups} 
 
# Create a terminal node value 
def to_terminal(group): 
outcomes = [row[-1] for row in group] 
return max(set(outcomes), key=outcomes.count) 
 
# Create child splits for a node or make terminal 
def split(node, max_depth, min_size, depth): 
left, right = node['groups'] 
del(node['groups']) 
# check for a no split 
if not left or not right: 
node['left'] = node['right'] = to_terminal(left + right) 
return 
# check for max depth 
if depth >= max_depth: 
node['left'], node['right'] = to_terminal(left), to_terminal(right) 
return 
# process left child 
if len(left) <= min_size: 
node['left'] = to_terminal(left) 
else: 
node['left'] = get_split(left) 
split(node['left'], max_depth, min_size, depth+1) 
# process right child 
if len(right) <= min_size: 
node['right'] = to_terminal(right) 
else: 
node['right'] = get_split(right) 
split(node['right'], max_depth, min_size, depth+1) 
 
# Build a decision tree 
def build_tree(train, max_depth, min_size): 
root = get_split(dataset) 
split(root, max_depth, min_size, 1) 
return root 
 
# Print a decision tree 
def print_tree(node, depth=0): 
if isinstance(node, dict): 
print('%s[X%d < %.3f]' % ((depth*' ', (node['index']+1), node['value']))) 
print_tree(node['left'], depth+1) 
print_tree(node['right'], depth+1) 
else: 
print('%s[%s]' % ((depth*' ', node))) 
 
dataset = [[2.771244718,1.784783929,0], 
[1.728571309,1.169761413,0], 
[3.678319846,2.81281357,0], 
[3.961043357,2.61995032,0], 
[2.999208922,2.209014212,0], 
[7.497545867,3.162953546,1], 
[9.00220326,3.339047188,1], 
[7.444542326,0.476683375,1], 
[10.12493903,3.234550982,1], 
[6.642287351,3.319983761,1]] 
tree = build_tree(dataset, 1, 1) 
print_tree(tree) 

在運行過程中，我們能修改樹的最大深度，并在打印的樹上觀察其影響。

當(dāng)最大深度為 1 時(即調(diào)用 build_tree() 函數(shù)時第二個參數(shù))，我們可以發(fā)現(xiàn)該樹使用了我們之前發(fā)現(xiàn)的完美分割點(作為樹的唯一分割點)。該樹只有一個節(jié)點，也被稱為決策樹樁。

[X1 < 6.642]  
[0]  
[1] 

當(dāng)最大深度加到 2 時，我們迫使輸算法不需要分割的情況下強行分割。結(jié)果是，X1 屬性在左右叉上被使用了兩次來分割這個本已經(jīng)完美分割的數(shù)據(jù)。

[X1 < 6.642] 
[X1 < 2.771] 
[0] 
[0] 
[X1 < 7.498] 
[1] 
[1] 

最后，我們可以試試最大深度為 3 的情況：

[X1 < 6.642] 
[X1 < 2.771] 
[0] 
[X1 < 2.771] 
[0] 
[0] 
[X1 < 7.498] 
[X1 < 7.445] 
[1] 
[1] 
[X1 < 7.498] 
[1] 
[1] 

這些測試表明，我們可以優(yōu)化代碼來避免不必要的分割。請參見延伸章節(jié)的相關(guān)內(nèi)容。

現(xiàn)在我們已經(jīng)可以(完整地)創(chuàng)建一棵決策樹了，那么我們來看看如何用它來在新數(shù)據(jù)上做出預(yù)測吧。

2.4 利用模型進行預(yù)測

使用決策樹模型進行決策，需要我們根據(jù)給出的數(shù)據(jù)遍歷整棵決策樹。

與前面相同，我們?nèi)孕枰褂靡粋€遞歸函數(shù)來實現(xiàn)該過程。其中，基于某分割點對給出數(shù)據(jù)的影響，相同的預(yù)測規(guī)則被應(yīng)用到左子節(jié)點或右子節(jié)點上。

我們需要檢查對某子節(jié)點而言，它是否是一個可以被作為預(yù)測結(jié)果返回的終端節(jié)點，又或是他是否含有下一層的分割節(jié)點需要被考慮。

如下是實現(xiàn)上述過程的名為 predict() 函數(shù)，你可以看到它是如何處理給定節(jié)點的下標(biāo)與數(shù)值的。

接著，我們使用合成的數(shù)據(jù)集來測試該函數(shù)。如下是一個使用僅有一個節(jié)點的硬編碼樹(即決策樹樁)的案例。該案例中對數(shù)據(jù)集中的每個數(shù)據(jù)進行了預(yù)測。

運行該例子，它將按照預(yù)期打印出每個數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果。

Expected=0, Got=0 
Expected=0, Got=0 
Expected=0, Got=0 
Expected=0, Got=0 
Expected=0, Got=0 
Expected=1, Got=1 
Expected=1, Got=1 
Expected=1, Got=1 
Expected=1, Got=1 
Expected=1, Got=1 

現(xiàn)在，我們不僅掌握了如何創(chuàng)建一棵決策樹，同時還知道如何用它進行預(yù)測。那么，我們就來試試在實際數(shù)據(jù)集上來應(yīng)用該算法吧。

2.5 對鈔票數(shù)據(jù)集的案例研究

該節(jié)描述了在鈔票數(shù)據(jù)集上使用了 CART 算法的流程。

第一步是導(dǎo)入數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換載入的數(shù)據(jù)到數(shù)值形式，使得我們能夠用它來計算分割點。對此，我們使用了輔助函數(shù) load_csv() 載入數(shù)據(jù)及 str_column_to_float() 以轉(zhuǎn)換字符串?dāng)?shù)據(jù)到浮點數(shù)。

我們將會使用 5 折交叉驗證法(5-fold cross validation)來評估該算法的表現(xiàn)。這也就意味著，對一個記錄，將會有 1273/5=274.4 即 270 個數(shù)據(jù)點。我們將會使用輔助函數(shù) evaluate_algorithm() 來評估算法在交叉驗證集上的表現(xiàn)，用 accuracy_metric() 來計算預(yù)測的準(zhǔn)確率。

完成的代碼如下：

上述使用的參數(shù)包括：max_depth 為 5，min_size 為 10。經(jīng)過了一些實現(xiàn)后，我們確定了上述 CART 算法的使用的參數(shù)，但這不代表所使用的參數(shù)就是最優(yōu)的。

運行該案例，它將會 print 出對每一部分?jǐn)?shù)據(jù)的平均分類準(zhǔn)確度及對所有部分?jǐn)?shù)據(jù)的平均表現(xiàn)。

從數(shù)據(jù)中你可以發(fā)現(xiàn)，CART 算法選擇的分類設(shè)置，達(dá)到了大約 83% 的平均分類準(zhǔn)確率。其表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于只有約 50% 正確率的零規(guī)則算法(Zero Rule algorithm)。

Scores: [83.57664233576642, 84.30656934306569, 85.76642335766424, 81.38686131386861, 81.75182481751825]

Mean Accuracy: 83.358%

三、延伸

本節(jié)列出了關(guān)于該節(jié)的延伸項目，你可以根據(jù)此進行探索。

1. 算法調(diào)參(Algorithm Tuning)：在鈔票數(shù)據(jù)集上使用的 CART 算法未被調(diào)參。你可以嘗試不同的參數(shù)數(shù)值以獲取更好的更優(yōu)的結(jié)果。

2. 交叉熵(Cross Entropy)：另一個用來評估分割點的成本函數(shù)是交叉熵函數(shù)(對數(shù)損失)。你能夠嘗試使用該成本函數(shù)作為替代。

3. 剪枝(Tree Pruning)：另一個減少在訓(xùn)練過程中過擬合程度的重要方法是剪枝。你可以研究并嘗試實現(xiàn)一些剪枝的方法。

4. 分類數(shù)據(jù)集(Categorical Dataset)：在上述例子中，其樹模型被設(shè)計用于解決數(shù)值型或有序數(shù)據(jù)。你可以嘗試修改樹模型(主要修改分割的屬性，用等式而非排序的形式)，使之能夠應(yīng)對分類型的數(shù)據(jù)。

5. 回歸問題(Regression)：可以通過使用不同的成本函數(shù)及不同的創(chuàng)建終端節(jié)點的方法，來讓該模型能夠解決一個回歸問題。

6. 更多數(shù)據(jù)集：你可以嘗試將該算法用于 UCI Machine Learning Repository 上其他的數(shù)據(jù)集。

【本文是51CTO專欄機構(gòu)機器之心的原創(chuàng)文章，微信公眾號“機器之心( id: almosthuman2014)”】

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