【R的机器学习】机器学习概述和决策树

在CSDN开通博客将近四个月，深深的感觉到了自己四个月的进化，从基本的代码操作，到数据整合，到统计画图，再到网络提取和机器学习，有一种浅浅的成就感。

推荐两本书，第一本书偏向于通俗讲解，第二本书偏向于实例，分别是《机器学习与R语言》和《R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例》，第一本书通俗易懂，适合没有基础的同学，比如我，第二本适合有了基础去进行案例分析的，可以先看第一本，然后在研究第二本。

机器学习这个概念很大，也很火，我眼中的机器学习其实很简单，说白了就是一种预测的手段；简单来说，基于很多散点进行一条直线的拟合，这也算是机器学习，因为有了线性关系，我们就可以做预测；当然模型有很多，也很复杂，但是基本原理大致如此。

决策树是我认为最好理解，而且很常用的机器学习模型，虽然他的准确率不高，但是它的变种随机森林是个很强大的模型，这里顺便说一下，有一种学习器是黑箱的，也就是说，我们无法得知有一个确切的公式来判定；举个例子，我们看身高和体重的关系，得出一个线性回归模型：

体重=身高*50

比如这个模型是从10万个人训练出来的，那么我们拿这个模型，理论上可以得出公式，然后应用其他所有已知身高的人求出他的体重。

然而针对一些算法，比如神经网络、随机森林来说，这个模型的公式过于复杂，需要一个很庞大的杂糅的公式，即使知道这个公式也无法判定每一个因素的具体影响，而且最关键的一点是，基于这个模型，变量间的关系是无法解释的，举个例子，在上面那个身高体重的公式中，我们可以直观的看到身高和体重成正比，但是现实过程中，如果有一个如下的模型：

y=ln[(x!+exp(x)+1/x)+x]

这个模型虽然不是特别复杂，但是对于x和y的关系无法解释，谁能说清楚为什么有这么多公式，而且针对很多高级函数来说，公式仅是数学上的意义，无法应用到现实，所以一般把这些模型称之为黑箱模型。

而决策树并不是一个黑箱模型，举个例子：

当我们看一个美女，我们看到她抽烟喝酒去夜店，基于我们的学习经验（新闻报纸网络）可能预测到她可能是一类爱玩的人；当我们又知道她天天炫富晒表，我们可能预测她是一个拜金的人；最后我们看到她其实是一个贫苦家庭中的单亲孩子，自己创业有成还要抚养父母，我们可能预测她是一个有能力有孝心的人；那么到此为止，如果我们最后的目的是判定你和这个女的在一起是否有被绿的风险，这些因素都考虑进去就要权衡下了，可能判断，她喝酒泡吧的频率，炫富的金额和自己创业收入的比较，孝顺父母的程度等，最后输出一个她是否可以绿了你，假设她一年去high一次，炫的东西远小于自己的收入，天天晚上陪妈妈吃饭，可能我们就判定她是一个靠谱的人，这就是一个简单的人做决策的过程，如果是机器学习，就是一个有监督的决策树。

网络上的决策树有很多，来一个图简单说明下

来源见水印

上述就是个非常简单的决策树，说到决策树，不得不提iris数据集，这个是几乎所有人都会看到的数据集，一般来说，简单的模型都会应用70%训练集，30%测试集，测试集来测试效果，先来看一段最简单的代码：

1. 最简单决策树

library(C50)str(iris)random_order<-order(runif(nrow(iris)))iris_train<-iris[random_order[1:105],]iris_test<-iris[random_order[106:150],]m<-C5.0(Species~.,data=iris_train,trials=1)summary(m)

首先载入C50决策树包，然后随机把数据排序，并分成训练集和测试集，然后应用C50的建模看模型的summary。

Call:C5.0.formula(formula = Species ~ ., data = iris_train, trials = 1)C5.0 [Release 2.07 GPL Edition]     Wed Jun 28 11:01:16 2017-------------------------------Class specified by attribute `outcome'Read 105 cases (5 attributes) from undefined.dataDecision tree:Petal.Length <= 1.9: setosa (35)Petal.Length > 1.9::...Petal.Width <= 1.6: versicolor (34/2)    Petal.Width > 1.6: virginica (36/1)Evaluation on training data (105 cases):        Decision Tree         ----------------        Size      Errors           3    3( 2.9%)   <<       (a)   (b)   (c)    <-classified as      ----  ----  ----        35                (a): class setosa              32     1    (b): class versicolor               2    35    (c): class virginica    Attribute usage:    100.00% Petal.Length     66.67% Petal.WidthTime: 0.0 secs

主要看这段

Decision tree:Petal.Length <= 1.9: setosa (35)Petal.Length > 1.9::...Petal.Width <= 1.6: versicolor (34/2)    Petal.Width > 1.6: virginica (36/1)

简单来说就是Petal.Length<=1.9 都被认定为setosa类，如果Petal.Length>1.9的基础上， Petal.Width <= 1.6，则是versicolor类，Petal.Width > 1.6是virginica类。

如果画图来看是这样

plot(m)

可以清晰的看到Petal.Length<=1.9 35个都是setosa，其他两个略有没有分干净的，但是概率都很小，从summary中可以看到：

Evaluation on training data (105 cases):        Decision Tree         ----------------        Size      Errors           3    3( 2.9%)   <<       (a)   (b)   (c)    <-classified as      ----  ----  ----        35                (a): class setosa              32     1    (b): class versicolor               2    35    (c): class virginica

看起来我们的模型很好，如果拿这个去预测test数据集的话，用到predict函数：

p<-predict(m,iris_test,type='class')table(predict=p,test=iris_test$Species)

predict是基于模型，看下iris_test数据集的结果，这个结果就是每个预测变量是什么，然后table是按照这个变量和真正的test的分类比较，如下：

              testpredict      setosa versicolor virginica  setosa         15          0         0  versicolor      0         16         2  virginica       0          1        11

纵坐标是预测值，可以看到这个基本上还算合理，如果更精细点用crosstable(gmodels包)看：

library(gmodels)CrossTable(p,iris_test$Species,prop.chisq = F)

   Cell Contents|-------------------------||                       N ||           N / Row Total ||           N / Col Total ||         N / Table Total ||-------------------------|Total Observations in Table:  45              | iris_test$Species            p |     setosa | versicolor |  virginica |  Row Total | -------------|------------|------------|------------|------------|      setosa |         15 |          0 |          0 |         15 |              |      1.000 |      0.000 |      0.000 |      0.333 |              |      1.000 |      0.000 |      0.000 |            |              |      0.333 |      0.000 |      0.000 |            | -------------|------------|------------|------------|------------|  versicolor |          0 |         16 |          2 |         18 |              |      0.000 |      0.889 |      0.111 |      0.400 |              |      0.000 |      0.941 |      0.154 |            |              |      0.000 |      0.356 |      0.044 |            | -------------|------------|------------|------------|------------|   virginica |          0 |          1 |         11 |         12 |              |      0.000 |      0.083 |      0.917 |      0.267 |              |      0.000 |      0.059 |      0.846 |            |              |      0.000 |      0.022 |      0.244 |            | -------------|------------|------------|------------|------------|Column Total |         15 |         17 |         13 |         45 |              |      0.333 |      0.378 |      0.289 |            | -------------|------------|------------|------------|------------|

看到，真正准确的是对角线，一共45个观测指标，有42个准确；
在数字的第二行，可以看到setosa预测准确率是100%；预测的versicolor有18个，实际有16个，多预测了2个，预测的 virginica有12个，实际上有11个；

有个关于模型的评估指标：准确度和KAPPA值

准确度就是预测正确/所有，本例中就是42/45=93%

还有一个KAPPA统计量，KAPPA统计量就是如果我不学习，傻瓜式的随机判断的准确性有多少，其实学习了相当于在这个基础上提升，那么提升了多少；

也就是随机判断出来的概率，看个例子：

比如一共10个小球，8个红的，2个蓝的，模型预测结果：
预测红，结果红：7个
预测红，结果蓝: 1个
预测蓝，结果蓝：1个
预测蓝，结果红：1个

模型的准确度为7+1/10=80%

但是如果随机取，预测值和实际值相等的概率为：随机取到红球，并且红球中正好预测了红球，也就是80%*80%=64%，同理，篮球是20%*20%=4%

也就是说有68%的概率，随机取到模型这个情况

模型准确率和随机准确率的差，就是模型的优越性：80%-68%=12%

如果没有预测准确，就是1-64%-4%=32%

二者的比例定义为KAPPA值

R语言中vcd包可以计算KAPPA值

library(vcd)Kappa(table(predict=p,test=iris_test$Species))

            value     ASE     z  Pr(>|z|)Unweighted 0.8991 0.05619 16.00 1.278e-57Weighted   0.9212 0.04432 20.79 5.743e-96

一般加权的kappa值对应非标准的划分数据，举个例子，比如我定义好，中，差，那么这三分类不是等价的，因为好-中的差距比好-差差距小，但是本例中是三个生物学分类，看unweighted就行，看到是0.8991，这个值已经非常高了，不过下一章看看是否有优化的空间