Machine Learning---9--tree regression

      （1）树回归

      决策树算法主要是不断将数据切分成小数据集，直到所有目标变量完全相同，或者数据不能再切分为止。它是一种贪心算法，并不考虑能否达到全局最优。前面介绍的用ID3构建决策树的算法每次选取当前最佳的特征来分割数据，并按照该特征的所有可能取值来划分，这种切分过于迅速，且不能处理连续性特征。另外一种方法是二元切分法，每次把数据集切成两份，如果数据的某特征等于切分所要求的值，那么这些数据就进入树的左子树，反之右子树。二元切分法可处理连续型特征，节省树的构建时间。

这里依然使用字典来存储树的数据结构，该字典将包含以下4个元素：

• 待切分的特征
• 待切分的特征值
• 右子树，不需切分时，也可是单个值
• 左子树，右子树类似

将利用二元切分法构建两种树：第一种是回归树（regression tree），其每个叶节点包含单个值；第二种是模型树（model tree），其每个叶节点包含一个线性方程。

（2）Python 实现

2.1--回归树

## 1、回归树import numpy as npdef loadDataSet(fileName):    '''    读取一个一tab键为分隔符的文件，然后将每行的内容保存成一组浮点数        '''    dataMat = []    fr = open(fileName)    for line in fr.readlines():        curLine = line.strip().split('\t')        fltLine = map(float,curLine)        dataMat.append(fltLine)    return dataMatdef binSplitDataSet(dataSet, feature, value):    '''    数据集切分函数----根据特征及特征值切分为左右分支       '''    mat0 = dataSet[np.nonzero(dataSet[:,feature] > value)[0],:]    mat1 = dataSet[np.nonzero(dataSet[:,feature] <= value)[0],:]    return mat0,mat1def regLeaf(dataSet):    '''负责生成叶节点'''    #当chooseBestSplit()函数确定不再对数据进行切分时，将调用本函数来得到叶节点的模型。    #在回归树中，该模型其实就是目标变量的均值。    return np.mean(dataSet[:,-1])def regErr(dataSet):    '''    误差估计函数，该函数在给定的数据上计算目标变量的平方误差，这里直接调用均方差函数    总方差等于均方差乘以数据集中样本点的个数得到    '''    return np.var(dataSet[:,-1]) * np.shape(dataSet)[0]#返回总方差def createTree(dataSet, leafType=regLeaf, errType=regErr, ops=(1,4)):    '''    树构建函数    leafType:建立叶节点的函数    errType:误差计算函数    ops:包含树构建所需其他参数的元组 （容许的误差下降值，切分的最少样本数）       '''        #选择最优的划分特征    #如果满足停止条件，将返回None和某类模型的值    #若构建的是回归树，该模型是一个常数；如果是模型树，其模型是一个线性方程    feat, val = chooseBestSplit(dataSet, leafType, errType, ops)    if feat == None: return val #    retTree = {}    retTree['spInd'] = feat    retTree['spVal'] = val    #将数据集分为两份，之后递归调用继续划分    lSet, rSet = binSplitDataSet(dataSet, feat, val)    retTree['left'] = createTree(lSet, leafType, errType, ops)    retTree['right'] = createTree(rSet, leafType, errType, ops)    return retTreedef chooseBestSplit(dataSet, leafType=regLeaf, errType=regErr, ops=(1,4)):    '''    用最佳方式切分数据集和生成相应的叶节点    '''      #ops为用户指定参数，用于控制函数的停止时机    tolS = ops[0]; tolN = ops[1]    #如果所有值相等则退出    if len(set(dataSet[:,-1].T.tolist()[0])) == 1:        return None, leafType(dataSet)    m,n = np.shape(dataSet)    S = errType(dataSet)    bestS = np.inf; bestIndex = 0; bestValue = 0    #在所有可能的特征及其可能取值上遍历，找到最佳的切分方式    #最佳切分也就是使得切分后能达到最低误差的切分    for featIndex in range(n-1):        for splitVal in set(dataSet[:,featIndex]):            mat0, mat1 = binSplitDataSet(dataSet, featIndex, splitVal)            if (np.shape(mat0)[0] < tolN) or (np.shape(mat1)[0] < tolN): continue            newS = errType(mat0) + errType(mat1)            if newS < bestS:                 bestIndex = featIndex                bestValue = splitVal                bestS = newS    #如果误差减小不大则退出    if (S - bestS) < tolS:         return None, leafType(dataSet)    mat0, mat1 = binSplitDataSet(dataSet, bestIndex, bestValue)    #如果切分出的数据集很小则退出    if (np.shape(mat0)[0] < tolN) or (np.shape(mat1)[0] < tolN):        return None, leafType(dataSet)    #提前终止条件都不满足，返回切分特征和特征值    return bestIndex,bestValueif __name__ == "__main__":    myData = loadDataSet('ex00.txt')    myMat = np.mat(myData)    print(createTree(myMat))

2.2----模型树

## 2、模型树import numpy as npdef loadDataSet(fileName):    '''    读取一个一tab键为分隔符的文件，然后将每行的内容保存成一组浮点数        '''    dataMat = []    fr = open(fileName)    for line in fr.readlines():        curLine = line.strip().split('\t')        fltLine = map(float,curLine)        dataMat.append(fltLine)    return dataMatdef binSplitDataSet(dataSet, feature, value):    '''    数据集切分函数----根据特征及特征值切分为左右分支       '''    mat0 = dataSet[np.nonzero(dataSet[:,feature] > value)[0],:]    mat1 = dataSet[np.nonzero(dataSet[:,feature] <= value)[0],:]    return mat0,mat1def modelLeaf(dataSet):    '''负责生成叶节点模型'''    ws,X,Y = linearSolve(dataSet)    return wsdef modelErr(dataSet):    '''误差计算函数'''    ws,X,Y = linearSolve(dataSet)    yHat = X * ws    return sum(np.power(Y - yHat,2))def createTree(dataSet, leafType=modelLeaf, errType=modelErr, ops=(1,4)):    '''    树构建函数    leafType:建立叶节点的函数    errType:误差计算函数    ops:包含树构建所需其他参数的元组 （容许的误差下降值，切分的最少样本数）       '''        #选择最优的划分特征    #如果满足停止条件，将返回None和某类模型的值    #若构建的是回归树，该模型是一个常数；如果是模型树，其模型是一个线性方程    feat, val = chooseBestSplit(dataSet, leafType, errType, ops)    if feat == None: return val #    retTree = {}    retTree['spInd'] = feat    retTree['spVal'] = val    #将数据集分为两份，之后递归调用继续划分    lSet, rSet = binSplitDataSet(dataSet, feat, val)    retTree['left'] = createTree(lSet, leafType, errType, ops)    retTree['right'] = createTree(rSet, leafType, errType, ops)    return retTreedef chooseBestSplit(dataSet, leafType=modelLeaf, errType=modelErr, ops=(1,4)):    '''    用最佳方式切分数据集和生成相应的叶节点    '''      #ops为用户指定参数，用于控制函数的停止时机    tolS = ops[0]; tolN = ops[1]    #如果所有值相等则退出    if len(set(dataSet[:,-1].T.tolist()[0])) == 1:        return None, leafType(dataSet)    m,n = np.shape(dataSet)    S = errType(dataSet)    bestS = np.inf; bestIndex = 0; bestValue = 0    #在所有可能的特征及其可能取值上遍历，找到最佳的切分方式    #最佳切分也就是使得切分后能达到最低误差的切分    for featIndex in range(n-1):        for splitVal in set(dataSet[:,featIndex]):            mat0, mat1 = binSplitDataSet(dataSet, featIndex, splitVal)            if (np.shape(mat0)[0] < tolN) or (np.shape(mat1)[0] < tolN): continue            newS = errType(mat0) + errType(mat1)            if newS < bestS:                 bestIndex = featIndex                bestValue = splitVal                bestS = newS    #如果误差减小不大则退出    if (S - bestS) < tolS:         return None, leafType(dataSet)    mat0, mat1 = binSplitDataSet(dataSet, bestIndex, bestValue)    #如果切分出的数据集很小则退出    if (np.shape(mat0)[0] < tolN) or (np.shape(mat1)[0] < tolN):        return None, leafType(dataSet)    #提前终止条件都不满足，返回切分特征和特征值    return bestIndex,bestValuedef linearSolve(dataSet):    '''将数据集格式化成目标变量Y和自变量X，X、Y用于执行简单线性回归'''    m,n =np. shape(dataSet)    X = np.mat(np.ones((m,n))); Y = np.mat(np.ones((m,1)))    X[:,1:n] = dataSet[:,0:n-1]; Y = dataSet[:,-1]#默认最后一列为Y    xTx = X.T*X    #若矩阵的逆不存在，抛异常    if np.linalg.det(xTx) == 0.0:        raise NameError('This matrix is singular, cannot do inverse,\n\        try increasing the second value of ops')    ws = xTx.I * (X.T * Y)#回归系数    return ws,X,Yif __name__ == "__main__":    myData = loadDataSet('exp2.txt')    myMat = np.mat(myData)    print(createTree(myMat,modelLeaf,modelErr,(1,10)))

##说明：原文代码均在Python2的环境下运行，此程序在Python3 环境下遇到一个错误，未能解决，若有大神解决了，望不吝赐教！！