©2020-2024 ioDraw All rights reserved,
Privacy Policy
"""主要是存储本人的笔记为主，但是希望和各位进行交流""
简介：该代码主要会用 train_test_split 及 cross_val_score验证模型的有效度。
此外，还会用GridSearchCV找出模型最优的参数。
step 1：对数据进行处理，比如填补或者删除缺失值。此外， 决策树无法处理文字，所以，我们需要把性别（sex）及
船票号码（embark）转换数字。比如，0，1，2等无意义的数字。
import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from
sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection
import GridSearchCV from sklearn.model_selection import cross_val_score import
matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import graphviz """读取数据及观察数据"""
data = pd.read_csv("data【瑞客论坛 www.ruike1.com】.csv") data.info() data.head()
"""处理数据""" ##删除缺失值过多的列，和观察判断来说和预测的y没有关系的列 # inplace 是指将原有的数据进行合并。axis = 1 是指列00
data.drop(["Cabin","Name","Ticket","Cabin"],inplace=True,axis=1) data.info()
#以整体年龄的平均数填充缺失值年龄， data["Age"] = data["Age"].fillna(data["Age"].mean())
data.info() #将缺失值的“行” 一并删除。 括号内 默认是“0”， 0 是指行的意思，反之1则是列的意思 data = data.dropna()
data.info() #tolist是将数据转换成list的形式，而 unique主要是找出该数据含有那几种分类 label_1 =
data["Embarked"].unique().tolist() #将数据以 o 1 3 进行替换。 替换的原因是 decision tree
classifier是不接受中文字的运算 data["Embarked"] = data["Embarked"].apply(lambda x:
label_1.index(x)) #这是另外一种投机的转换方法。 因为 male 和femal 是以 true 和 false 的数据形式进行表达。
#我们直接按照下面的代码进行强制转换便可 data["Sex"] = (data["Sex"]== "male").astype("int")
Step 2 建立模型。
"""建立模型""" #取出 所有行 的所有列的columns不等于 survivied的值 x =
data[["Pclass","Sex","Age","SibSp","Fare","Embarked"]] y = data["Survived"]
print(y) #拆分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,
test_size = 0.3)
Step 3 粗略看看模型的分数（用train test split 及 cross validation（交叉验证）的方法）。
注意到：由于在step 2， 我们用了train test split 分割了数据。 数据的索引会有所混乱（ie，0 1 2，30，29，60之类的情况）。
所以在下面代码的 for 循环 是为了将代码的索引整理成 0 1 2 3. 这个步骤是为了在后面进行更好的测试模型的效能。
#由于索引在拆分的时候已经出现了混乱， 所以为了更好的进行modeling的操作，所以需要进行重新排列索引 for i in [x_train,
x_test, y_train, y_test]: i.index = range(i.shape[0]) clf =
DecisionTreeClassifier(random_state=(25)) clf = clf.fit(x_train, y_train)
#这个是第一种验证模型的有效度 score_1 = clf.score(x_test, y_test) score_1 #这是第二种方法验证模型的有效度
score_2 = cross_val_score(clf, x,y, cv=10).mean() score_2
从上图可以看到两个score 的分数差异很大（0.58及0.78. 满分为1）。说明model还有很大的改善空间。
Step 4 找出模型的最优的参数。
1.train and test split 和 cross_val_score 的方法
我们会用matplotlip 进行数据可视化。看看cross_val_score 和cross_val_score
的有效度有没有出现过大的偏差。如果有的话，会用其他方法参数将模型的表现进行最大的提高。
"""数据可视化，看看model的有效度""" tr = [] td = [] for i in range(10): clf =
DecisionTreeClassifier(random_state=(25), max_depth=(i
+1),criterion="entropy",min_samples_leaf =16) clf.fit(x_train,y_train) score_tr
= clf.score(x_train,y_train) score_td = cross_val_score(clf, x,y,cv =10).mean()
tr.append(score_tr) td.append(score_td) print(max(td)) plt.plot(range(1,11),tr,
color = "red",label ="train") plt.plot(range(1,11),td, color = "blue",label
="test") plt.legend() plt.show() #利用上面得到的参数重新建模，看看实际效果 X_train, X_test,
y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3,random_state=0) clf
=tree.DecisionTreeClassifier(criterion ="entropy" ,max_depth=3 )
clf.fit(X_train, y_train) clf.score(X_test, y_test)
从上图可以看到，train（红线） 和 test（蓝线）最接近重叠的地方是当max_depth= 3的时候。因此，我们会选择 maxd_depth 等于
3的结果。基于个人的经验， 我觉得criterion改为“entropy'会令model的性能更加好。
当我们套入这个参数（max_depth= 3）及criterion = entropy'，我们可以看到分数是0.79分数。比step 3的分数要好很多。
2. 用GridSearchCV的方法找出最优的参数。但是这个方法并非完美的。因为，这个方法是基于下列的所以参数中找出最高的score，但是也许不要 min
samples leaf 的参数或许能得到更高的分数
""利用用网格搜索调整参数，找出最高的有效度的决策树。但是这并非最精准的。因为，这个方法是基于下列的所以参数中找出最高的score， 但是也许不要 min
samples leaf 的参数或许能得到更高的分数""" gini_thresholds = np.linspace(0,0.5,20) arameters
= {'splitter':('best','random') ,'criterion':("gini","entropy")
,"max_depth":[*range(1,10)] ,'min_samples_leaf':[*range(1,50,5)]
,'min_impurity_decrease':[*np.linspace(0,0.5,20)] } clf =
DecisionTreeClassifier(random_state=25) GS = GridSearchCV(clf, parameters,
cv=10) GS.fit(x_train,y_train) GS.best_params_ GS.best_score_
#利用上面得到的参数重新建模，看看实际效果 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,
test_size=0.3,random_state=0) clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion
="entropy" ,splitter="best" ,max_depth=6 ,min_samples_leaf =1
,min_samples_split =10 ,min_impurity_decrease= 0 ) clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)
Step 5： 我们基于 Step 4已经找到了最优模型的参数，选择可以用graphviz 进行决策树的可视化了。
"""选取最优的分数进行graphviz可视化""" X_train, X_test, y_train, y_test =
train_test_split(x,y, test_size=0.3,random_state=0) clf
=tree.DecisionTreeClassifier(criterion ="entropy" ,splitter="best" ,max_depth=6
,min_samples_leaf =1 ,min_samples_split =10 ,min_impurity_decrease= 0 )
clf.fit(X_train, y_train) clf.score(X_test, y_test) feature_name
=["Pclass","Sex","Age","SibSp","Fare","Embarked"] dot_data =
tree.export_graphviz(clf , feature_names = feature_name , class_names
=["生","死"] , filled = True#圆头的意思 , rounded =True#颜色的意思 )
graphviz.Source(dot_data)
最后的结果如下啦：
我对于 这一步可视化的代码并不是特别熟悉。希望各位能提供更好的代码及解释，感谢！
完整代码如下：
import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from
sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection
import GridSearchCV from sklearn.model_selection import cross_val_score import
matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import graphviz """读取数据及观察数据"""
data = pd.read_csv("data【瑞客论坛 www.ruike1.com】.csv") data.info() data.head()
"""处理数据""" ##删除缺失值过多的列，和观察判断来说和预测的y没有关系的列 # inplace 是指将原有的数据进行合并。axis = 1 是指列00
data.drop(["Cabin","Name","Ticket","Cabin"],inplace=True,axis=1) data.info()
#以整体年龄的平均数填充缺失值年龄， data["Age"] = data["Age"].fillna(data["Age"].mean())
data.info() #将缺失值的“行” 一并删除。 括号内 默认是“0”， 0 是指行的意思，反之1则是列的意思 data = data.dropna()
data.info() #tolist是将数据转换成list的形式，而 unique主要是找出该数据含有那几种分类 label_1 =
data["Embarked"].unique().tolist() #将数据以 o 1 3 进行替换。 替换的原因是 decision tree
classifier是不接受中文字的运算 data["Embarked"] = data["Embarked"].apply(lambda x:
label_1.index(x)) #这是另外一种投机的转换方法。 因为 male 和femal 是以 true 和 false 的数据形式进行表达。
#我们直接按照下面的代码进行强制转换便可 data["Sex"] = (data["Sex"]== "male").astype("int")
data.head() """建立模型""" #取出 所有行 的所有列的columns不等于 survivied的值 x =
data[["Pclass","Sex","Age","SibSp","Fare","Embarked"]] y = data["Survived"]
print(y) #拆分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,
test_size = 0.3) #由于索引在拆分的时候已经出现了混乱， 所以为了更好的进行modeling的操作，所以需要进行重新排列索引 for i in
[x_train, x_test, y_train, y_test]: i.index = range(i.shape[0]) clf =
DecisionTreeClassifier(random_state=(25)) clf = clf.fit(x_train, y_train)
#这个是第一种验证模型的有效度 score_1 = clf.score(x_test, y_test) score_1 #这是第二种方法验证模型的有效度
score_2 = cross_val_score(clf, x,y, cv=10).mean() score_2
"""数据可视化，看看model的有效度""" tr = [] td = [] for i in range(10): clf =
DecisionTreeClassifier(random_state=(25), max_depth=(i
+1),criterion="entropy",min_samples_leaf =16) clf.fit(x_train,y_train) score_tr
= clf.score(x_train,y_train) score_td = cross_val_score(clf, x,y,cv =10).mean()
tr.append(score_tr) td.append(score_td) print(max(td)) plt.plot(range(1,11),tr,
color = "red",label ="train") plt.plot(range(1,11),td, color = "blue",label
="test") plt.legend() plt.show() #利用上面得到的参数重新建模，看看实际效果 X_train, X_test,
y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3,random_state=0) clf
=tree.DecisionTreeClassifier(criterion ="entropy" ,max_depth=3 )
clf.fit(X_train, y_train) clf.score(X_test, y_test)
"""利用用网格搜索调整参数，找出最高的有效度的决策树。但是这并非最精准的。因为，这个方法是基于下列的所以参数中找出最高的score， 但是也许不要 min
samples leaf 的参数或许能得到更高的分数""" gini_thresholds = np.linspace(0,0.5,20) arameters
= {'splitter':('best','random') ,'criterion':("gini","entropy")
,"max_depth":[*range(1,10)] ,'min_samples_leaf':[*range(1,50,5)]
,'min_impurity_decrease':[*np.linspace(0,0.5,20)] } clf =
DecisionTreeClassifier(random_state=25) GS = GridSearchCV(clf, parameters,
cv=10) GS.fit(x_train,y_train) GS.best_params_ GS.best_score_
#利用上面得到的参数重新建模，看看实际效果 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,
test_size=0.3,random_state=0) clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion
="entropy" ,splitter="best" ,max_depth=6 ,min_samples_leaf =1
,min_samples_split =10 ,min_impurity_decrease= 0 ) clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test) """选取最优的分数进行graphviz可视化""" X_train, X_test, y_train,
y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3,random_state=0) clf
=tree.DecisionTreeClassifier(criterion ="entropy" ,splitter="best" ,max_depth=6
,min_samples_leaf =1 ,min_samples_split =10 ,min_impurity_decrease= 0 )
clf.fit(X_train, y_train) clf.score(X_test, y_test) feature_name
=["Pclass","Sex","Age","SibSp","Fare","Embarked"] dot_data =
tree.export_graphviz(clf , feature_names = feature_name , class_names
=["生","死"] , filled = True#圆头的意思 , rounded =True#颜色的意思 )
graphviz.Source(dot_data)