集体智慧编程——使用决策树发现潜在客户

来源：互联网发布：simulink 知乎编辑：程序博客网时间：2024/05/16 17:40

用决策树建模预测谁是潜在的客户，这里将客户分为两种类型，根据训练数据中的判定条件，构建决策树，构建决策树分为以下几个步骤：

决策树的节点结构
class decisionnode 中包含了5个数据项，分别是
1. col: 代表该节点用训练数据的哪一列作为判断条件
2. value: 以cols条件的value值作为切分节点，value若为数值型属性，则按照大于小于value进行切分；若Wie标称属性，则按照等于和不等于进行切分。总之，根据cols和value的值将父节点切分为两个叶子节点。
3. result: 表示叶子节点中所含各种类型的训练数据的字典，除叶节点外，其余节点中该项均为None.
4. tb: 当判断条件为真时分裂得到的左子树
5. fb: 当判断条件为假时分裂得到的右子树
衡量节点的类别混合程度：使用熵不纯度和GINI不纯度。熵为0时代表纯度很高，只有一种类别，熵不为0时表示有类别混杂。熵值越大，表示混合程度越高。
获取当前节点的最优划分属性。CART决策树采用GINI指数，而ID3和C4.5决策树则采用信息增益和信息增益比来决定最优的划分属性。方法是遍历所有的划分属性，遍历该划分属性的所有可能取值，计算在该划分属性和划分取值下将父节点划分为两个子节点后的信息增益。取所有划分属性和划分取值中信息增益最大的划分父节点。依次类推，递归的构建决策树。仅当信息增益不再大于0时，节点的分裂结束。
注意，此种方法下，决策树将会完全生长，完全生长的决策树将会引发过拟合问题，故而CART决策树有后剪枝步骤。
剪枝：剪枝的过程就是对有相同父节点的两个叶节点进行检查，若将其合并，判断熵值的增加值是否小于某一特定的阈值，如果小于，则将两个叶节点删除，将父节点作为叶节点，其包含的样本为原来两个叶节点包含样本的和。如果熵值的增加值小于该阈值，则结束剪枝过程。可以看出，剪枝的结果依赖于阈值的选择，如果阈值太大，则剪枝后的决策树将会很小。
附：当要使用决策树作回归分析时，应当将衡量最优划分条件的标准从熵值的减少量改为方差的减少量。即一个叶节点中如果样本的方差很小，表示该叶子节点中的样本数值都很接近，表示该节点的切分效果很好。

代码及注释如下：

# -*- coding:utf-8 -*-__author__ = 'Bai Chenjia'# 训练数据，每行前四项代表特征，最后一项代表类别my_data = [['slashdot', 'USA', 'yes', 18, 'None'],           ['google', 'France', 'yes', 23, 'Premium'],           ['digg', 'USA', 'yes', 24, 'Basic'],           ['kiwitobes', 'France', 'yes', 23, 'Basic'],           ['google', 'UK', 'no', 21, 'Premium'],           ['(direct)', 'New Zealand', 'no', 12, 'None'],           ['(direct)', 'UK', 'no', 21, 'Basic'],           ['google', 'USA', 'no', 24, 'Premium'],           ['slashdot', 'France', 'yes', 19, 'None'],           ['digg', 'USA', 'no', 18, 'None'],           ['google', 'UK', 'no', 18, 'None'],           ['kiwitobes', 'UK', 'no', 19, 'None'],           ['digg', 'New Zealand', 'yes', 12, 'Basic'],           ['slashdot', 'UK', 'no', 21, 'None'],           ['google', 'UK', 'yes', 18, 'Basic'],           ['kiwitobes', 'France', 'yes', 19, 'Basic']]# 决策树的节点结构class decisionnode:    # 决策树节点初始化    def __init__(self, col=-1, value=None, results=None, tb=None, fb=None):        self.col = col   # 代表该节点用训练数据的哪一列作为判断条件        self.value = value   # 表示col判断条件为value时为真，不为value为假，以此划分节点        self.results = results  # 表示某一节点中各种类别的字典。除叶节点外，其余节点该项都未None        self.tb = tb  # 当value为真时的子树        self.fb = fb  # 当value为假时的子树# 拆分数据集合，rows为父节点所有的数据，column代表根据第column的判断条件拆分,等于value则为真，否则为假def divideset(rows, column, value):    set1, set2 = [], []    # 如果是数值型数据，则以大于小于拆分    if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):        for row in rows:            if row[column] >= value:                set1.append(row)            else:                set2.append(row)    # 如果是标称数据，则以等于或不等于进行拆分    else:        for row in rows:            if row[column] == value:                set1.append(row)            else:                set2.append(row)    return (set1, set2)# 待统计的数据集rows，返回一个字典，键为类别，值为该类别的数据个数# 返回的字典用于下一步计算数据的混杂程度def uniquecounts(rows):    results = {}    for row in rows:        results.setdefault(row[len(row) - 1], 0)        results[row[len(row) - 1]] += 1    return results# 计算rows中不同类别的 熵 不纯度# 熵为0时表示纯度很高，只有一种类别。熵值越高，表明混杂程度越高def entropy(rows):    from math import log    log2 = lambda x: log(x) / log(2)    results = uniquecounts(rows)    # 此处计算开始时的熵值    ent = 0.0    for r in results.keys():        p = float(results[r]) / len(rows)        ent -= p * log2(p)    return ent# 以递归方式构造决策树def buildtree(rows, scoref=entropy):    if len(rows) == 0:        return decisionnode()    # 计算信息增益，从而确定划分属性，信息增益为父节点的熵值减去两个子节点熵值的加权平均和    # 信息增益越大，表明选择该属性作为划分越好    best_gain = 0.0    best_criteria = None    best_sets = None    column_count = len(rows[0]) - 1    # 循环列，循环判定条件    for col in range(column_count):        # 统计该判定条件所有的value        values = []        for row in rows:            if row[col] not in values:                values.append(row[col])        # 父节点的熵        e1 = scoref(rows)        for value in values:            set1, set2 = divideset(rows, col, value)            e2 = scoref(set1)            e3 = scoref(set2)            p = float(len(set1)) / float(len(rows))            gain = e1 - p * e2 - (1 - p) * e3            # 记录信息增益最高的划分条件            if best_gain < gain:                best_gain = gain                best_criteria = (col, value)                best_sets = (set1, set2)    # 创建子分支    if best_gain > 0:        trueBranch = buildtree(best_sets[0])        falseBranch = buildtree(best_sets[1])  # 递归继续划分子节点        return decisionnode(col=best_criteria[0], value=best_criteria[1], results=None,                            tb=trueBranch, fb=falseBranch)    # 信息增益为0或负数，表明应该停止分割，该节点为叶节点，叶节点的results不为空    else:        return decisionnode(results=uniquecounts(rows))# 将建立的决策树以文本方式打印输出def printtree(tree, indent=''):    # 这是一个叶节点吗    if tree.results is not None:        print str(tree.results)    else:        # 打印判断条件        print str(tree.col) + ':' + str(tree.value) + '? '        # 打印分支        print indent + 'T->',        printtree(tree.tb, indent+'  ')        print indent + 'F->',        printtree(tree.fb, indent+'  ')# 对新观测的数据进行分类def classify(observation, tree):    # 如果不是叶节点    if tree.results is None:        if isinstance(tree.value, int) or isinstance(tree.value, float):            # 大于            if observation[tree.col] >= tree.value:                return classify(observation, tree.tb)            else:                return classify(observation, tree.fb)        else:            if observation[tree.col] == tree.value:                return classify(observation, tree.tb)            else:                return classify(observation, tree.fb)    else:        return tree.results# 剪枝，剪枝的过程就是对具有相同父节点的两个叶节点进行检查，判断如果将其合并，熵的增加量是否会小于某一# 阈值，如果小于，则将这两个叶节点合并成一个节点，否则结束def prune(tree, mingain):    # 如果分支不是叶节点，则对其进行剪枝操作    if tree.tb.results is None:        prune(tree.tb, mingain)  # 向下递归，直到到达叶节点为止    if tree.fb.results is None:        prune(tree.fb, mingain)  # 向下递归，知道到达叶节点为止    # 如果两个子分支都是叶节点，则考察能否进行剪枝    if tree.tb.results is not None and tree.fb.results is not None:        tb, fb = [], []        for v, c in tree.tb.results.items():            tb += [[v]] * c        for v, c in tree.fb.results.items():            fb += [[v]] * c        # 计算合并后熵的减少情况        delta = entropy(tb + fb) - (entropy(tb) + entropy(fb))/2        if delta < mingain:            tree.tb, tree.fb = None, None            tree.results = uniquecounts(tb + fb)if __name__ == '__main__':    """    # 测试函数divideset    set1, set2 = divideset(my_data, 2, 'yes')    print set1[:]    print set2[:]    """    # 测试uniquecounts    """    results = uniquecounts(my_data)    for key, value in results.items():        print key, value    """    """    e = entropy(my_data)    print e    """    # 建立决策树    tree = buildtree(my_data)    # 打印输出决策树    #printtree(tree)    # 预测    #res = classify(['(direct)', 'USA', 'yes', 5], tree)    #print "结果: ", res.items()[:]    # 剪枝    prune(tree, 1.0)    printtree(tree)

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