决策树（DT）是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。其目标是创建一个模型，通过学习从数据特征中推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是一个片断常数近似值。
一、算法思路
具体可参考博文：七、决策树算法和集成算法
基尼系数Gini：衡量选择标准的不确定程度；说白了，就是越不确定Gini系数越高
需要选择最小的Gini系数来决定决策树下一级别分类的标准
以基尼系数为核心的决策树称为CART决策树(Classification and Regression Tree)
一般看到的决策树都是二叉树，这只是一种选择，并不代表所有决策树都是二叉树
决策树的生成容易造成过拟合现象的产生，需要剪枝操作来放弃一些约束条件达到防止过拟合的效果
官网决策树算法介绍：1.10. Decision Trees
二、官网API
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, class_weight=None, ccp_alpha=0.0)
导包：from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
①特征标准选择criterion
criterion衡量分割质量的函数
‘gini’：用于衡量gini不纯度，默认值
‘log_loss’和’entropy’：均用于衡量Shannon信息增益
具体官网详情如下：
使用方法
DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
②splitter
splitter用于选择每个节点分割的策略
‘best’：最佳分割，默认值
‘random’：最佳随机分割
具体官网详情如下：
使用方法
DecisionTreeClassifier(splitter='random')
③max_features
max_features寻找最佳分割时需要考虑的特征数量
‘auto’：每次分割时，特征数量根据具体情况进行自动选择
‘sqrt’：每次分割时，特征数量采用max_features=sqrt(n_features)
‘log2’：每次分割时，特征数量采用max_features=log2(n_features)
‘int’：在每次分割时考虑max_features特征
‘float’：特征值是一个分数；每次分割时，特征数量采用max(1，int(max_features * n_features_in_))
‘None’：每次分割时，特征数量采用max_features=n_features，默认值
具体官网详情如下：
使用方法
DecisionTreeClassifier(max_features='auto')
④随机种子random_state
控制估计器的随机性，随即状态实例，如果要是为了对比，需要控制变量的话，这里的随机种子最好设置为同一个整型数
在每次分割时，即使splitter=‘best’，特征也总是随机排列的
当 max_features < n_features 时，算法会在每次分割时随机选择 max_features，然后再从中找出最佳分割
但是，即使 max_features=n_features 在不同的运行中找到的最佳分割也可能不同
如果多个分割点的改进标准相同，且必须随机选择一个分割点，就会出现这种情况；为了在拟合过程中获得确定的行为，必须将 random_state 设为整数
具体官网详情如下：
使用方法
DecisionTreeClassifier(random_state=42)
三、代码实现
①导包
这里需要评估、训练、保存和加载模型，以下是一些必要的包，若导入过程报错，pip安装即可
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import joblib
%matplotlib inline
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score
②加载数据集
数据集可以自己简单整个，csv格式即可，我这里使用的是6个自变量X和1个因变量Y
fiber = pd.read_csv("./fiber.csv")
fiber.head(5) #展示下头5条数据信息
③划分数据集
前六列是自变量X，最后一列是因变量Y
常用的划分数据集函数官网API：train_test_split
test_size：测试集数据所占比例
train_size：训练集数据所占比例
random_state：随机种子
shuffle：是否将数据进行打乱
因为我这里的数据集共48个，训练集0.75，测试集0.25，即训练集36个，测试集12个
X = fiber.drop(['Grade'], axis=1)
Y = fiber['Grade']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,train_size=0.75,test_size=0.25,random_state=42,shuffle=True)
print(X_train.shape) #(36,6)
print(y_train.shape) #(36,)
print(X_test.shape) #(12,6)
print(y_test.shape) #(12,)
④构建DT模型
参数可以自己去尝试设置调整
dtc = DecisionTreeClassifier()
⑤模型训练
就这么简单，一个fit函数就可以实现模型训练
dtc.fit(X_train,y_train)
⑥模型评估
把测试集扔进去，得到预测的测试结果
y_pred = dtc.predict(X_test)
看看预测结果和实际测试集结果是否一致，一致为1否则为0，取个平均值就是准确率
accuracy = np.mean(y_pred==y_test)
print(accuracy)
也可以通过score得分进行评估，计算的结果和思路都是一样的，都是看所有的数据集中模型猜对的概率，只不过这个score函数已经封装好了，当然传入的参数也不一样，需要导入accuracy_score才行，from sklearn.metrics import accuracy_score
score = dtc.score(X_test,y_test)#得分
print(score)
⑦模型测试
拿到一条数据，使用训练好的模型进行评估
这里是六个自变量，我这里随机整个test = np.array([[16,18312.5,6614.5,2842.31,25.23,1147430.19]])
扔到模型里面得到预测结果，prediction = dtc.predict(test)
看下预测结果是多少，是否和正确结果相同，print(prediction)
test = np.array([[16,18312.5,6614.5,2842.31,25.23,1147430.19]])
prediction = dtc.predict(test)
print(prediction) #[2]
⑧保存模型
lsvc是模型名称，需要对应一致
后面的参数是保存模型的路径
joblib.dump(dtc, './dtc.model')#保存模型
⑨加载和使用模型
dtc_yy = joblib.load('./dtc.model')
test = np.array([[11,99498,5369,9045.27,28.47,3827588.56]])#随便找的一条数据
prediction = dtc_yy.predict(test)#带入数据，预测一下
print(prediction) #[4]
完整代码
模型训练和评估，不包含⑦⑧⑨。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
fiber = pd.read_csv("./fiber.csv")
# 划分自变量和因变量
X = fiber.drop(['Grade'], axis=1)
Y = fiber['Grade']
#划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, random_state=0)
dtc = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',splitter='random',max_features='auto',random_state=42)
dtc.fit(X_train,y_train)#模型拟合
y_pred = dtc.predict(X_test)#模型预测结果
accuracy = np.mean(y_pred==y_test)#准确度
score = dtc.score(X_test,y_test)#得分
print(accuracy)
print(score)
test = np.array([[11,99498,5369,9045.27,28.47,3827588.56]])#随便找的一条数据
prediction = dtc.predict(test)#带入数据，预测一下
print(prediction)
