TIP
本文主要是介绍 Python机器学习-决策树随机森林 。
# 机器学习(五)：通俗易懂决策树与随机森林及代码实践
与SVM一样，决策树是通用的机器学习算法。随机森林，顾名思义，将决策树分类器集成到一起就形成了更强大的机器学习算法。它们都是很基础但很强大的机器学习工具，虽然我们现在有更先进的算法工具来训练模型，但决策树与随机森林因其简单灵活依然广受喜爱，建议大家学习。
# 一、决策树
# 1.1 什么是决策树
我们可以把决策树想象成IF/ELSE判别式深度嵌套的二叉树形结构。以我们在《机器学习(三)：理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践》 (opens new window)所举的鸢尾花数据集为例。
我们曾用seaborn绘制花瓣长度和宽度特征对应鸢尾花种类的散点图，如下：
当花瓣长度小于2.45则为山鸢尾(setosa)，剩下的我们判断花瓣宽度小于1.75则为变色鸢尾(versicolor)剩下的为维吉尼亚鸢尾(virginica)。那么我用导图画一下这种判别式的树形结构如下：
因此，当我们面对任意鸢尾花的样本，我们只需要从根节点到叶子节点遍历决策树，就可以得到鸢尾花的分类结论。
这就是决策树。
# 1.2 决策树代码实践
我们导入数据集（大家不用在意这个域名），并训练模型：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
#引入数据集
df = pd.read_csv('https://blog.caiyongji.com/assets/iris.csv')
#决策树模型
X = df[['petal_length','petal_width']].to_numpy()
y = df['species']
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, random_state=42)
tree_clf.fit(X, y)
我们来可视化决策树：
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import plot_tree
plt.figure(figsize=(12,8))
plot_tree(tree_clf,filled=True);
如上图，我们可以看到根节点总实例数为150时，由value = [50, 50, 50]可知，实际样本分类为50个山鸢尾花实例、50个变色鸢尾花实例、50个维吉尼亚鸢尾花实例。我们再看最末尾右侧的叶子节点（紫色），由value = [0, 1, 45]可知，实际样本分类为0个山鸢尾花实例、1个变色鸢尾花实例、45个维吉尼亚鸢尾花实例。
那么gini = 0.043是什么意思呢？
# 1.3 基尼不纯度
显然我们进行分类时，每一个类别实际混入其他类的数量越少分类就越纯粹，这种纯度我们通过如下公式表示：
更多公式部分，可以请参见原文：
我们计算维吉尼亚鸢尾花节点（紫色）的gini系数1-((0/46)**2 + (1/46)**2 + (45/46)**2) = 0.04253308128544431 ≈0.043 。
我们使用基尼(gini)不纯度来衡量决策树的好坏。那么我们通过最小化基尼不纯度min(gini)来求解X[0],X[1]（即，花瓣长度宽度特征）边界的过程就决策树模型的训练过程。
# 二、随机森林
# 2.1 大数定理与随机森林
其实随机森林很简单，我们把决策树随机组合在一起就是随机森林，它比单个的决策树更有效。
凭什么？
假设我们有一枚不均匀的硬币，投掷它有51%的概率为正面，49%的概率为背面，那么当投掷1000次时，“大多数为正面”这件事的概率为75%。投掷10000次时，“大多数为正面”这件事的概率为97%。这就是大数定理，它体现的是群体智慧。质量不够，数量来凑。由此可知，当前寻找最佳模型的方法不止是技巧的比拼，也同样是算力的比拼。
# 2.2 随机森林代码实践
# 2.2.1. 引入新的数据集
添加引用：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
导入数据集（大家不用在意这个域名）：
df = pd.read_csv("https://blog.caiyongji.com/assets/penguins_size.csv")
df = df.dropna()
df.head()
| species | island | culmen_length_mm | culmen_depth_mm | flipper_length_mm | body_mass_g | sex |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Adelie | Torgersen | 39.1 | 18.7 | 181 | 3750 | MALE |
| Adelie | Torgersen | 39.5 | 17.4 | 186 | 3800 | FEMALE |
| Adelie | Torgersen | 40.3 | 18 | 195 | 3250 | FEMALE |
| Adelie | Torgersen | 36.7 | 19.3 | 193 | 3450 | FEMALE |
| Adelie | Torgersen | 39.3 | 20.6 | 190 | 3650 | MALE |
企鹅数据集包含特征和标签如下：
- 特征：所在岛屿island、鸟喙长度culmen_length_mm、鸟喙深度culmen_depth_mm、脚蹼长度flipper_length_mm、体重(g)、性别
- 标签：物种species：Chinstrap, Adélie, or Gentoo
# 2.2.2 观察数据
sns.pairplot(df,hue='species')
我们通过pairplot方法绘制特征两两之间的对应关系。
# 2.2.3 预处理
X = pd.get_dummies(df.drop('species',axis=1),drop_first=True)
y = df['species']
X.head()
注意，get_dummies方法将字符串属性的列转换成了数字属性的多个列。如，岛屿island和性别sex分别转换成了island_Dream、island_Torgersen和sex_FEMALE、sex_MALE。这是一种独热编码的关系，比如sex_FEMALE与sex_MALE属性独立，在空间内没有向量关系。
| culmen_length_mm | culmen_depth_mm | flipper_length_mm | body_mass_g | island_Dream | island_Torgersen | sex_FEMALE | sex_MALE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 39.1 | 18.7 | 181 | 3750 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| 39.5 | 17.4 | 186 | 3800 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| 40.3 | 18 | 195 | 3250 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| 36.7 | 19.3 | 193 | 3450 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| 39.3 | 20.6 | 190 | 3650 | 0 | 1 | 0 | 1 |
# 2.2.4 训练数据
#训练
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=101)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=10,max_features='auto',random_state=101)
model.fit(X_train,y_train)
#预测
from sklearn.metrics import accuracy_score
preds = model.predict(X_test)
accuracy_score(y_test,preds)
使用随机森林分类器RandomForestClassifier训练，得到模型精度为97%。
# 2.2.5 网格搜索与AdaBoost提升法（拓展）
我们使用AdaBoostClassifier分类器集成数个决策树分类器DecisionTreeClassifier进行分类。并使用网格搜索方法GridSearchCV来寻找最优参数。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
ada_clf = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=1), random_state=101)
ada_clf.fit(X_train, y_train)
param_grid = {'n_estimators':[10,15,20,25,30,35,40], 'learning_rate':[0.01,0.1,0.5,1], 'algorithm':['SAMME', 'SAMME.R']}
grid = GridSearchCV(ada_clf,param_grid)
grid.fit(X_train,y_train)
print("grid.best_params_ = ",grid.best_params_,", grid.best_score_ =" ,grid.best_score_)
这是一种集成学习技术，输出如下：
grid.best_params_ = {'algorithm': 'SAMME', 'learning_rate': 1, 'n_estimators': 20} , grid.best_score_ = 0.9914893617021276
# 总结
二叉树是决策树的核心逻辑，随机森林是大数定理的应用实现。这种基本思想即使不用数学公式也可以很容易的解释清楚，这也是我做这个系列课程（文章）的主要风格特点。我认为，数学是对现实世界的解释，但现实世界并不能被数学完全解释。像谷歌AI主管Laurence Moroney所说：
很多人害怕数学，害怕大量的深度的微积分知识。其实我们可以实现编码而不考虑数学，我们可以使用TensorFlow中高(层)级的API，来解决问题，如自然语言处理，图像分类，计算机视觉序列模型等而无需理解深刻的数学。就像你使用JAVA却不一定非要掌握它是如何编译的。未来，AI只是每个开发者技术栈(toolbox)中的一部分，就像HTML, CSS, JAVA。
希望那一天可以早点到来吧……
# 参考文章
- https://blog.caiyongji.com/2021/02/25/machine-learning-5.html
