决策树这节中涉及到了很多pandas中的新的函数用法等，所以我单拿出来详细的理解一下这些pandas处理过程，进一步理解pandas背后的数据处理的手段原理。

决策树程序

数据载入

pd.read_csv()竟然可以直接请求URL... ...

DataFrame.head()可以查看前面几行的数据，默认是5行

DataFrame.info()可以查看数据的统计情报

‘‘‘数据载入‘‘‘
import pandas as pd

titanic = pd.read_csv(‘http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt‘)
print(titanic.head(), ‘\n\n‘, ‘___*___‘*15)
# DataFrame.head(n=5)
#    Returns first n rows
print(titanic.info())

.info()方法会统计各列的信息，包含数据量（不足的表示有空缺需要进一步补全）和数据格式（一般数字的没问题，obj对象要进一步处理为数字才能处理）等。

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame‘>
RangeIndex: 1313 entries, 0 to 1312
Data columns (total 11 columns):
row.names 1313 non-null int64
pclass 1313 non-null object
survived 1313 non-null int64
name 1313 non-null object
age 633 non-null float64
embarked 821 non-null object
home.dest 754 non-null object
room 77 non-null object
ticket 69 non-null object
boat 347 non-null object
sex 1313 non-null object
dtypes: float64(1), int64(2), object(8)
memory usage: 112.9+ KB
None

数据预处理

对于特征太多的数据需要人为选择一下，这里是泰坦尼克号的乘客数据，因为认为‘pclass‘, ‘age‘, ‘sex‘几个特征可能更有代表性，所以选取了这几个特征。

DataFrame[‘列名‘].fillna()用于填充空白

参数1表示填充值

参数2inplace表示就地填充，默认false，即不修改原df，返回一个修改过的新的df

使用时注意，一般各个列数据意义不同，所以需要各自填充，所以我加了个[‘列名‘]。

‘‘‘数据预处理‘‘‘
# 选择特征，实际上可选特征很多，但是这几个特征与幸存与否可能关联更大
X = titanic[[‘pclass‘, ‘age‘, ‘sex‘]]
# 选择标签
y = titanic[‘survived‘]

# 查看特征
print(X.info())
# <class ‘pandas.core.frame.DataFrame‘>
# RangeIndex: 1313 entries, 0 to 1312
# Data columns (total 3 columns):
# pclass    1313 non-null object
# age       633 non-null float64
# sex       1313 non-null object
# dtypes: float64(1), object(2)
# memory usage: 30.9+ KB
# None
# 任务：
#   1.age数据明显缺失
#   2.pclass和sex数据类型不是数字，需要更改

X[‘age‘].fillna(X[‘age‘].mean(), inplace=True)  # fillna返回一个新对象，inplace = True 可以就地填充
print(X.info())

数据集划分

‘‘‘数据集划分‘‘‘
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=33)

特征提取器

‘‘‘特征提取器‘‘‘
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

vec = DictVectorizer(sparse=False)
print(X_train.to_dict(orient=‘record‘))
X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient=‘record‘))
print(X_train)
print(vec.feature_names_)
X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient=‘record‘))

涉及两个操作，

• DataFrame字典化
• 字典向量化

1.DataFrame字典化

import numpy as np
import pandas as pd

index = [‘x‘, ‘y‘]
columns = [‘a‘,‘b‘,‘c‘]

dtype = [(‘a‘,‘int32‘), (‘b‘,‘float32‘), (‘c‘,‘float32‘)]
values = np.zeros(2, dtype=dtype)
df = pd.DataFrame(values, index=index)
df.to_dict(orient=‘record‘)

2.字典向量化

DictVectorizer： 将dict类型的list数据，转换成numpy array，具有属性vec.feature_names_，查看提取后的特征名。

具体效果如下，

>>> from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
>>> v = DictVectorizer(sparse=False)
>>> D = [{‘foo‘: 1, ‘bar‘: 2}, {‘foo‘: 3, ‘baz‘: 1}]
>>> X = v.fit_transform(D)
>>> X
array([[ 2.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  3.]])
>>> v.transform({‘foo‘: 4, ‘unseen_feature‘: 3})
array([[ 0.,  0.,  4.]])

数字的特征不变，没有该特征的项给赋0，对于未参与训练的特征不予考虑。

对应到本程序，

print(X_train.to_dict(orient=‘record‘))：

[{‘sex‘: ‘male‘, ‘pclass‘: ‘3rd‘, ‘age‘: 31.19418104265403},

...... ....... ....... ......

{‘sex‘: ‘female‘, ‘pclass‘: ‘1st‘, ‘age‘: 31.19418104265403}]

提取特征，

X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient=‘record‘))
print(X_train)：

[[ 31.19418104 0. 0. 1. 0. 1. ]
[ 31.19418104 1. 0. 0. 1. 0. ]
[ 31.19418104 0. 0. 1. 0. 1. ]
...,
[ 12. 0. 1. 0. 1. 0. ]
[ 18. 0. 1. 0. 0. 1. ]
[ 31.19418104 0. 0. 1. 1. 0. ]]

数字的年龄没有改变，其他obj特征变成了onehot编码的特征，各列意义可以查看的，

print(vec.feature_names_)：

[‘age‘, ‘pclass=1st‘, ‘pclass=2nd‘, ‘pclass=3rd‘, ‘sex=female‘, ‘sex=male‘]

决策树

‘‘‘决策树‘‘‘
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X_train, y_train)
y_predict = dtc.predict(X_test)

‘‘‘模型评估‘‘‘
from sklearn.metrics import classification_report

print(dtc.score(X_test ,y_test))
print(classification_report(y_predict, y_test, target_names=[‘died‘, ‘suvived‘]))

0.781155015198
precision recall f1-score support
died 0.91 0.78 0.84 236
suvived 0.58 0.80 0.67 93
avg / total 0.81 0.78 0.79 329

python学习

Pandas

pd.read_csv()竟然可以直接请求URL... ...

DataFrame.head()可以查看前面几行的数据，默认是5行

DataFrame.info()可以查看数据的统计情报

DataFrame.to_dict()字典化DF，生成list[dict1,dict2... ...]这样的原生python数据结构，一个字典表示一个行

集成模型程序

本程序对上面的数据同时使用了决策树，随机森林，梯度提升决策树三种方法，程序以及结果对比如下，

‘‘‘集成模型‘‘‘

import pandas as pd

titanic = pd.read_csv(‘http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt‘)
X = titanic[[‘pclass‘, ‘age‘, ‘sex‘]]
y = titanic[‘survived‘]

X[‘age‘].fillna(X[‘age‘].mean(), inplace=True)

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=33)

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
vec = DictVectorizer(sparse=False)
X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient=‘record‘))
X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient=‘record‘))

‘‘‘决策树‘‘‘
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X_train, y_train)
dtc_y_predict = dtc.predict(X_test)

‘‘‘随机森林‘‘‘
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train, y_train)
rfc_y_predict = rfc.predict(X_test)

‘‘‘梯度提升决策树‘‘‘
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
gbc = GradientBoostingClassifier()
gbc.fit(X_train, y_train)
gbc_y_predict = gbc.predict(X_test)

‘‘‘模型评估‘‘‘
from sklearn.metrics import classification_report
print(dtc.score(X_test, y_test))
print(classification_report(dtc_y_predict, y_test))
print(rfc.score(X_test, y_test))
print(classification_report(rfc_y_predict, y_test))
print(gbc.score(X_test, y_test))
print(classification_report(gbc_y_predict, y_test))

集成模型中的随机森林经常做为用于对比的基准算法而存在。

由于分类器介绍的很多，之后会单拿出一篇来简要介绍一下各个分类器的优劣，以便更好的使用。