作者：Savan Patel 时间：2017年5月14日 原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-3-decision-tree-classifier-coding-ae7df4284e99
image.png
在第二部分中，我们尝试探索sklearn库的决策树分类器。我们将调整理论部分讨论的参数和结账准确性结果。
虽然通过阅读你会对实现有足够的了解，但我强烈建议你打开编辑器和代码以及教程。我会给你更好的洞察力和持久的学习。 我们该怎么办？
编码练习是以前的Naive Bayes分类器程序的扩展，它将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。不用担心，如果你还没有通过朴素贝叶斯（第1章）（虽然我建议你先完成它）。这里也应以抽象的方式讨论相同的代码片段。
随机性！
1.下载
我已经为数据集和示例代码创建了一个git存储库。您可以从此处下载（使用第3章文件夹）。如果失败，您可以使用/引用我的版本（第3章文件夹中的classifier.py）来理解工作。
2.关于清理的一点点
如果你已经编写了朴素贝叶斯的一部分，你可以跳过这部分。（这是直接跳到这里的读者）。
在我们应用sklearn分类器之前，我们必须清理数据。清理涉及删除停用词，从文本中提取最常见的单词等。在相关的代码示例中，我们执行以下步骤：
要详细了解，再一次请参考编码部分第一章在这里。
- 从训练集中的电子邮件文档构建单词词典。
- 考虑最常见的3000字。
- 对于训练集中的每个文档，为字典和相应标签中的这些单词创建频率矩阵。[垃圾邮件文件名以前缀“ spmsg ” 开头。
The code snippet below does this:
def make_Dictionary(root_dir):
all_words = []
emails = [os.path.join(root_dir,f) for f in os.listdir(root_dir)]
for mail in emails:
with open(mail) as m:
for line in m:
words = line.split()
all_words = words
dictionary = Counter(all_words)
# if you have python version 3.x use commented version.
# list_to_remove = list(dictionary)
list_to_remove = dictionary.keys()
for item in list_to_remove:
# remove if numerical.
if item.isalpha() == False:
del dictionary[item]
elif len(item) == 1:
del dictionary[item]
# consider only most 3000 common words in dictionary.
dictionary = dictionary.most_common(3000)
return dictionary
def extract_features(mail_dir):
files = [os.path.join(mail_dir,fi) for fi in os.listdir(mail_dir)]
features_matrix = np.zeros((len(files),3000))
train_labels = np.zeros(len(files))
count = 0;
docID = 0;
for fil in files:
with open(fil) as fi:
for i,line in enumerate(fi):
if i == 2:
words = line.split()
for word in words:
wordID = 0
for i,d in enumerate(dictionary):
if d[0] == word:
wordID = i
features_matrix[docID,wordID] = words.count(word)
train_labels[docID] = 0;
filepathTokens = fil.split('/')
lastToken = filepathTokens[len(filepathTokens) - 1]
if lastToken.startswith("spmsg"):
train_labels[docID] = 1;
count = count 1
docID = docID 1
return features_matrix, train_labels进入决策树分类器的世界 决策树分类器的代码类似于前两个分类器Naive Bayes和SVM。我们导入树库。接下来，我们提取功能和标签。我们将他们培养成模型。然后预测。之后，我们将检查准确性。
代码语言：javascript复制from sklearn import tree
from sklearn.metrics import accuracy_score
TRAIN_DIR = "../train-mails"
TEST_DIR = "../test-mails"
dictionary = make_Dictionary(TRAIN_DIR)
print "reading and processing emails from file."
features_matrix, labels = extract_features(TRAIN_DIR)
test_feature_matrix, test_labels = extract_features(TEST_DIR)
model = tree.DecisionTreeClassifier()
print "Training model."
#train model
model.fit(features_matrix, labels)
predicted_labels = model.predict(test_feature_matrix)
print "FINISHED classifying. accuracy score : "
print accuracy_score(test_labels, predicted_labels)准确度得分是多少？您将收到约91.53％。 现在让我们探讨一些调整参数，并尝试更快地进行训练。 最小样本分割 理想情况下，决策树会根据功能停止拆分工作集，要么功能耗尽，要么工作集最终在同一个类中。我们可以通过在最小分割标准下容忍一些错误来加快速度。使用此参数，如果工作集中的项目数减少到指定值以下，则决策树分类器将停止拆分。
以下是最小样本分割为10的图表。
sklearn库中的默认值为2。 尝试将此参数设置为40
代码语言：javascript复制model = tree.DecisionTreeClassifier（min_samples_split = 40）这里的准确度是多少？你将获得约87.3％的准确率。 分裂标准：标准 从理论上讲，我们了解到一个好的分裂决策是采用一个提供最佳信息收益的决策。sklearn的标准可以是基尼或熵（用于获取信息）。衡量分裂质量的功能。支持的标准是基尼杂质的“gini”和信息增益的“熵”。
尝试这两个并检查什么是准确性。
代码语言：javascript复制model = tree.DecisionTreeClassifier（criterion =“entropy”）和
代码语言：javascript复制model = tree.DecisionTreeClassifier（criterion =“gini”）您可以在此处找到详细参数：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
最后的想法
决策树是分类策略，而不是分类算法。它采取自上而下的方法并使用分而治之的方法来做出决定。我们可以使用这种方法有多个叶类。
接下来是什么
在下一部分中，我们将讨论k-最近邻算法，并使用sklearn库再次实现一个小代码。我们将探讨调整参数，k-最近邻选择的三种不同方法。
