Python에서 분류를 위해 의사결정 트리를 사용하는 방법은 무엇입니까?

머신러닝 분야에서는 분류가 중요한 작업입니다. 의사결정 트리는 가장 좋은 특징을 반복적으로 선택하여 데이터 세트를 나눌 수 있는 일반적으로 사용되는 분류 알고리즘으로, 각 하위 집합 내의 특징은 상대적으로 단순하고 범주는 상대적으로 넓습니다. 이 기사에서는 Python에서 분류를 위해 의사결정 트리를 사용하는 방법을 보여줍니다.

1. 의사결정 트리란 무엇인가요?

결정 트리는 트리 구조의 분류 모델입니다. 의사결정 트리 모델은 트리 구조를 가지며, 분류 문제에서는 분류 과정을 나타냅니다. 루트 노드에서 시작하여 속성을 테스트하고 속성에 따라 훈련 세트를 여러 하위 세트로 나눕니다. 각 하위 집합에 대해 모든 범주가 ​​분리될 때까지 동일한 방식으로 계속 나눕니다.

2. 의사결정 트리의 분류 과정

의사결정 트리의 분류 과정은 다음과 같습니다.

1. 가장 좋은 분할 기능을 선택합니다.
2. 선택 결과와 일치하도록 데이터세트를 두 개의 하위 집합으로 분할합니다.
3. 하위 집합을 재귀적으로 처리하고 1단계와 2단계를 반복합니다.
4. 모든 데이터가 분류될 때까지 1~3단계를 반복하세요.

최고의 분할 기능을 선택하려면 분할 효과를 측정해야 합니다. 일반적으로 우리는 분할의 효율성을 측정하기 위해 정보 엔트로피를 사용합니다. 정보 엔트로피는 정보의 혼란 정도를 나타내는 통계 개념입니다. 데이터 세트에 동일한 범주의 데이터만 포함된 경우 데이터 세트의 순서가 가장 높고 해당 정보 엔트로피는 가장 작습니다. 반대로, 데이터 세트에 포함된 다양한 카테고리의 데이터가 많을수록 데이터 세트의 혼란 정도가 높아지고 정보 엔트로피도 커집니다.

최고의 세분화 기능을 선택할 때 각 기능의 정보 ​​이득을 계산합니다. 정보 이득은 주어진 분기 조건에서 부모 노드에서 자식 노드로의 정보 엔트로피 감소를 나타냅니다. 기능의 정보 ​​획득이 클수록 이 기능은 데이터 세트에서 다양한 데이터 범주를 구별하는 데 더 유용합니다.

3. Python에서 분류를 위해 결정 트리를 사용하는 방법은 무엇입니까?

Python에는 의사결정 트리 분류자를 구현하는 데 사용할 수 있는 많은 기계 학습 라이브러리가 있습니다. 이 문서에서는 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 의사결정 트리 분류자를 구현하는 방법을 소개합니다.

Scikit-learn 라이브러리는 Python에서 가장 일반적으로 사용되는 기계 학습 라이브러리 중 하나입니다. 이는 풍부한 분류, 클러스터링, 회귀, 차원 축소 및 기타 알고리즘을 제공합니다. Scikit-learn 라이브러리는 의사결정 트리 분류자를 구현하는 DecisionTreeClassifier라는 클래스를 제공합니다.

다음 코드를 사용하여 Scikit-learn 라이브러리를 기반으로 결정 트리 분류기를 구현할 수 있습니다.

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.]]))

여기서 기능과 분류 대상을 입력으로 전달하고 DecisionTreeClassifier 개체를 생성한 후 훈련합니다. 그런 다음 이 모델을 사용하여 분류자에 새 데이터를 공급하여 클래스 레이블을 예측할 수 있습니다.

위 구문을 사용하는 것 외에도 다음 코드를 사용하여 의사결정 트리 분류를 완료할 수도 있습니다.

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())

위 코드에서는 붓꽃 데이터세트를 예시 데이터로 사용하고 분류를 위해 두 가지 특징만 선택했습니다. 그런 다음 의사결정 트리를 만들고 훈련했습니다.

마지막으로 의사결정 트리를 .graph 파일로 출력하는 import_graphviz 함수를 사용하여 의사결정 트리를 시각화합니다. 다음으로 graph_from_dot_data 함수를 사용하여 .png 파일 형식으로 의사결정 트리를 그립니다. 이를 통해 의사결정 트리 분류기의 실행과 의사결정 트리 구성을 더 잘 이해할 수 있습니다.

IV. 결론

이 기사에서는 결정 트리 알고리즘을 소개하고 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 결정 트리 분류기를 구현하는 방법을 보여주었습니다. 의사결정 트리는 입력 데이터와 기능 선택을 자동으로 처리하여 자동으로 결정을 제공하는 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 분류, 예측, 이상 탐지 등의 작업을 해결하는 데 자주 사용됩니다. 이 글의 예제와 코드를 통해 의사결정 트리 알고리즘의 기본 개념과 구현 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다.

위 내용은 Python에서 분류를 위해 의사결정 트리를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!