Wie verwende ich Entscheidungsbäume zur Klassifizierung in Python?

Im Bereich des maschinellen Lernens ist die Klassifizierung eine wichtige Aufgabe. Der Entscheidungsbaum ist ein häufig verwendeter Klassifizierungsalgorithmus, der den Datensatz durch wiederholte Auswahl der besten Merkmale unterteilen kann, wodurch die Merkmale innerhalb jeder Teilmenge relativ einfach und die Kategorien relativ breit gefächert werden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Entscheidungsbäume zur Klassifizierung in Python verwenden.

1. Was ist ein Entscheidungsbaum?

Der Entscheidungsbaum ist ein baumstrukturiertes Klassifizierungsmodell. Das Entscheidungsbaummodell hat eine Baumstruktur und stellt bei Klassifizierungsproblemen den Klassifizierungsprozess dar. Es beginnt am Wurzelknoten, testet ein Attribut und unterteilt den Trainingssatz basierend auf dem Attribut in mehrere Teilmengen. Fahren Sie für jede Teilmenge auf die gleiche Weise mit der Aufteilung fort, bis alle Kategorien getrennt sind.

2. Klassifizierungsprozess des Entscheidungsbaums

Der Klassifizierungsprozess des Entscheidungsbaums ist wie folgt:

1. Wählen Sie die besten Segmentierungsmerkmale aus.
2. Teilen Sie den Datensatz in zwei Teilmengen auf, um ihn an die Auswahlergebnisse anzupassen.
3. Verarbeiten Sie die Teilmengen rekursiv und wiederholen Sie die Schritte 1 und 2.
4. Wiederholen Sie die Schritte 1 bis 3, bis alle Daten klassifiziert sind.

Um die besten Segmentierungsfunktionen auszuwählen, muss der Segmentierungseffekt gemessen werden. Normalerweise verwenden wir die Informationsentropie, um die Wirksamkeit der Segmentierung zu messen. Informationsentropie ist ein Konzept in der Statistik, das den Grad der Informationsverwirrung angibt. Wenn ein Datensatz nur Daten derselben Kategorie enthält, ist der Datensatz am geordnetsten und seine Informationsentropie am kleinsten. Im Gegenteil: Je mehr Daten unterschiedlicher Kategorien in einem Datensatz enthalten sind, desto höher ist der Grad der Verwirrung des Datensatzes und desto größer ist die Informationsentropie.

Bei der Auswahl der besten Segmentierungsmerkmale berechnen wir den Informationsgewinn jedes Merkmals. Der Informationsgewinn bezieht sich auf die Verringerung der Informationsentropie von einem übergeordneten Knoten zu einem untergeordneten Knoten unter einer bestimmten Verzweigungsbedingung. Je größer der Informationsgewinn eines Merkmals ist, desto hilfreicher ist dieses Merkmal bei der Unterscheidung verschiedener Datenkategorien im Datensatz.

3. Wie verwende ich Entscheidungsbäume zur Klassifizierung in Python?

Es gibt viele Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python, die zum Implementieren von Entscheidungsbaumklassifikatoren verwendet werden können. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie die Scikit-learn-Bibliothek zum Implementieren von Entscheidungsbaumklassifikatoren verwenden.

Die Scikit-learn-Bibliothek ist eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python. Sie bietet eine Fülle von Klassifizierungs-, Clustering-, Regressions-, Dimensionsreduktions- und anderen Algorithmen. Die Scikit-learn-Bibliothek stellt eine Klasse namens DecisionTreeClassifier bereit, die einen Entscheidungsbaumklassifikator implementiert.

Wir können einen Entscheidungsbaumklassifikator basierend auf der Scikit-learn-Bibliothek mit dem folgenden Code implementieren:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 将特征和分类目标分别存储到X和y中
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]

# 创建决策树并打印结果
clf = DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[2., 2.]]))

Hier übergeben wir die Funktionen und das Klassifizierungsziel als Eingabe, erstellen ein DecisionTreeClassifier-Objekt und trainieren es. Anschließend können wir dieses Modell verwenden, um neue Daten in einen Klassifikator einzuspeisen, um dessen Klassenbezeichnung vorherzusagen.

Zusätzlich zur Verwendung der obigen Syntax können Sie auch den folgenden Code verwenden, um die Klassifizierung von Entscheidungsbäumen abzuschließen:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
from IPython.display import Image 
from  pydotplus import graph_from_dot_data

iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:] # 我们只选取花瓣的长度和宽度作为特征
y = iris.target

# 创建决策树并训练
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)

# 可视化决策树
dot_data = export_graphviz(
    tree_clf,
    out_file=None,
    feature_names=iris.feature_names[2:],
    class_names=iris.target_names,
    rounded=True,
    filled=True
)

graph = graph_from_dot_data(dot_data)
Image(graph.create_png())

Im obigen Code verwenden wir den Irisblütendatensatz als Beispieldaten und wählen nur zwei Merkmale für die Klassifizierung aus. Anschließend haben wir einen Entscheidungsbaum erstellt und ihn trainiert.

Abschließend visualisieren wir den Entscheidungsbaum mit der Funktion export_graphviz, die den Entscheidungsbaum als .graph-Datei ausgibt. Als nächstes zeichnen wir den Entscheidungsbaum im PNG-Dateiformat mit der Funktion graph_from_dot_data. Auf diese Weise können wir die Ausführung des Entscheidungsbaumklassifikators und die Konstruktion des Entscheidungsbaums besser verstehen.

IV. Fazit

In diesem Artikel haben wir den Entscheidungsbaumalgorithmus vorgestellt und gezeigt, wie man einen Entscheidungsbaumklassifikator mithilfe der Scikit-learn-Bibliothek implementiert. Entscheidungsbäume sind ein häufig verwendeter Algorithmus für maschinelles Lernen, der Eingabedaten und Funktionsauswahl automatisch verarbeitet, um automatisch Entscheidungen zu treffen. Dieser Algorithmus wird häufig zur Lösung von Aufgaben wie Klassifizierung, Vorhersage und Anomalieerkennung verwendet. Anhand der Beispiele und des Codes in diesem Artikel können Sie die Grundkonzepte und Implementierungsmethoden des Entscheidungsbaumalgorithmus besser verstehen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich Entscheidungsbäume zur Klassifizierung in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!