机器学习算法学习---处理分类问题常用算法（三）

梦里梦外; 2022-10-02 14:55 176阅读 0赞

决策树

优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。

缺点：可能会产生过度匹配问题。

适用类型：数值型、标称型。

1、信息增益

划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。

在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益，计算每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就算最好选择。

xi的信息： l(xi)=-log2p(xi)，其中p(xi)是选择该分类的概率。

信息增益（熵的减少或数据无序度的减少）：熵H=- sigma(i=1~n)p(xi)log2p(xi)，其中n是分类的数目。熵值越大，信息越无序。

2、实现程序

决策树

import operator

from math import log

def calcShannonEnt(dataSet):\#计算给定数据集的香农熵

numEntries=len(dataSet)

labelCounts=\{\}

for featVec in dataSet:

currentLabel=featVec\[-1\]

if currentLabel not in labelCounts.keys():

labelCounts\[currentLabel\]=0

labelCounts\[currentLabel\]+=1

shannonEnt=0.0

for key in labelCounts:

prob=float(labelCounts\[key\])/numEntries

shannonEnt-=prob\*log(prob,2)

return shannonEnt

def createDataSet():

dataSet=\[\[1,1,'yes'\],\[1,1,'yes'\],\[1,0,'no'\],\[0,1,'no'\],\[0,1,'no'\]\]

labels=\['no surfacing','flippers'\]

return dataSet,labels

def splitDataSet(dataSet,axis,value):\#按照给定特征划分数据集

retDataSet=\[\]

for featVec in dataSet:

if featVec\[axis\]==value:

reducedFeatVec=featVec\[:axis\]

reducedFeatVec.extend(featVec\[axis+1:\])

retDataSet.append(reducedFeatVec)

return retDataSet

def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):\#选择最好的数据集划分方式

numFeatures=len(dataSet\[0\])-1

baseEntropy=calcShannonEnt(dataSet)

bestInfoGain=0.0

bestFeature=-1

for i in range(numFeatures):

featList=\[example\[i\] for example in dataSet\]

uniqueVals=set(featList)

newEntropy=0.0

for value in uniqueVals:

subDataSet=splitDataSet(dataSet,i,value)

prob=len(subDataSet)/float(len(dataSet))

newEntropy+=prob\*calcShannonEnt(subDataSet)

infoGain=baseEntropy - newEntropy

if infoGain>bestInfoGain:

bestInfoGain=infoGain

bestFeature=i

return bestFeature

def majorityCnt(classList):\#返回出现次数最多的分类名称

classCount=\{\}

for vote in classList:

if vote not in classCount.keys():

classCount\[vote\]=0

classCount\[vote\]+=1

sortedClassCount=sorted(classCount.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)

return sortedClassCount\[0\]\[0\]

def createTree(dataSet,labels):\#创建树

classList = \[example\[-1\] for example in dataSet\]

print(classList)

if classList.count(classList\[0\])==len(classList):\#类别完全相同则停止继续划分

return classList\[0\]

if len(dataSet\[0\])==1:\#遍历完所有特征时返回出现次数最多的类别

print(classList)

return majorityCnt(classList)

bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)

bestFeatLabel = labels\[bestFeat\]

myTree = \{bestFeatLabel:\{\}\}

del(labels\[bestFeat\])

featValues=\[example\[bestFeat\] for example in dataSet\]

uniqueVals=set(featValues)

for value in uniqueVals:

subLabels = labels\[:\]

myTree\[bestFeatLabel\]\[value\]=createTree(splitDataSet(dataSet,bestFeat,value),subLabels)

return myTree

def classify(inputTree,featLabels,testVec):\#使用决策树的分类函数

firstSides=list(inputTree.keys())

firstStr=firstSides\[0\]

secondDict=inputTree\[firstStr\]

featIndex=featLabels.index(firstStr)

d=\{\}

for key in secondDict.keys():

if testVec\[featIndex\]==key:

if type(secondDict\[key\])==type(d):

classLabel=classify(secondDict\[key\],featLabels,testVec)

else:

classLabel=secondDict\[key\]

return classLabel

dataSet,labels=createDataSet()

tree=createTree(dataSet,labels)

print(tree)

a,labels1=createDataSet()

classlabel=classify(tree,labels1,\[1,1\])

print(classlabel)

转载于:https://www.cnblogs.com/zhenpengwang/p/10796630.html

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