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数据分析师进阶系列十(Sklearn)——决策树

1、选择不纯度最低的节点（就是最纯的，最容易直接分类的特征）进行分枝，决策树在分枝时，其实使用的是信息增益。

2、数据挖掘的的方法主要有以下几点：　分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。

3、线性模型还是非线性模型，一元模型还是多元模型，简单的决策树还是随机森林，普通的神经网络还是深度学习。模型设定确定下来后，还需思考应该用什么方法估计，如何调优，等等。

决策树之ID3算法及其Python实现

1、ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。

2、最后，我们选择信息增益最大的特征就可以了，相当于是遍历了一遍特征，找出来了根节点，然后再其余的特征中继续通过信息增益找接下来的分支节点。使用信息增益作为衡量标准的决策树算法又称为 ID3 。

3、由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。

4、但，不仅仅如此。 决策树作为嵌入型特征选择技术结合了特征选择和分类算法，根据特征选择如何生成分类模型也是决策树的一部分。

python构造决策树要调用什么包

1、Plotly是一个流行的库，它可以让你轻松构建复杂的图形。该软件包适用于交互式Web应用程，可实现轮廓图、三元图和三维图等视觉效果 Bokeh Bokeh库使用JavaScript小部件在浏览器中创建交互式和可缩放的可视化。

2、使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。蛋肥想法： GridSearch网格搜索可以进行单参数和多参数调优，蛋肥这里以max_depth参数来练习调优，得出max_depth： 7时，AUC更好为0.985。

3、Pydot：纯Python编写的Graphviz接口，经常用于生产复杂的定向图和无向图，能够显示图形的结构，构建神经网络和基于决策树的算法时非常有效。

4、Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。

用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。

个算法的主要区别在于度量信息方法、选择节点特征还有分支数量的不同。ID3，采用熵（entropy）来度量信息不确定度，选择“信息增益”最大的作为节点特征，它是多叉树，即一个节点可以有多个分支。

由此得到一棵决策树，可用来对新样本数据进行分类。ID3算法流程：(1) 创建一个初始节点。如果该节点中的样本都在同一类别，则算法终止，把该节点标记为叶节点，并用该类别标记。

ID3算法是最早成型的决策树算法。ID3的算法核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则来选择特征，递归构建决策树。

决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。

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