探究sklearn決策樹

一、決策樹介紹

決策樹是機器學習中常用的分類方法之一，它可以通過樹形結構來表示決策規則。樹的每個節點表示一個屬性上的判斷，每個分支代表一個判斷結果，最終每個葉節點代表一個分類結果。決策樹可以通過訓練集數據構建出來，而且它的結果易於理解解釋，因此被廣泛應用於各個領域，比如生物信息、醫學診斷、金融分析等。

在sklearn中，決策樹演算法主要集中在DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor兩個類上。其中，DecisionTreeClassifier適用於分類問題，DecisionTreeRegressor適用於回歸問題。

二、決策樹的參數調整

參數調整是使用決策樹時必須關注的一個問題，因為參數的不同設定可能會影響模型的性能。下面我們將介紹一些決策樹的常用參數以及它們在sklearn中的設置方法。

1. criterion：選擇衡量標準

衡量標準可以用來衡量每個屬性的重要性，sklearn中提供兩種選擇：gini和entropy。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtc = DecisionTreeClassifier(criterion='gini')

上述代碼中決策樹使用gini做為衡量標準。

2. max_depth：設置最大深度

最大深度設置了樹的最大層數，它的默認值是None，即沒有限制。max_depth設置可以用來避免過擬合。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtc = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)

上述代碼中決策樹最大深度為5。

3. min_samples_split：設置分裂最小樣本數

min_samples_split設置了分裂的最小樣本數。如果樣本數小於該值，則不再進行分裂。這個參數也可以用來避免過擬合。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtc = DecisionTreeClassifier(min_samples_split=10)

上述代碼中決策樹的分裂最小樣本數為10。

三、決策樹的應用場景

決策樹在實際應用中有很廣泛的場景，我們這裡舉幾個例子。

1. 生物學研究

決策樹可以應用於生物學研究中，比如DNA序列分析、蛋白質二級結構預測等。這些領域的研究常常需要處理大量的數據，而決策樹演算法可以快速處理並準確分類。

2. 金融分析

決策樹可以應用於金融風險管理和信用評估中，幫助銀行等金融機構識別高風險客戶並預測違約率。

3. 醫學診斷

決策樹可以應用於醫學診斷中，幫助醫生做出更準確的診斷結果。比如，可以用決策樹來預測一個患者是否患有某種疾病。

四、sklearn決策樹的實踐例子

下面我們來看一個簡單的示例，使用sklearn決策樹演算法來對鳶尾花數據集進行分類。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, min_samples_split=5)
clf.fit(X_train, y_train)

print("Train score:", clf.score(X_train, y_train))
print("Test score:", clf.score(X_test, y_test))

上述代碼中，我們使用iris數據集，將數據集劃分為30%的測試集和70%的訓練集。然後，我們使用sklearn的DecisionTreeClassifier構建決策樹，並設置了criterion為’gini’，max_depth為3，min_samples_split為5。最後輸出訓練分數和測試分數。

五、總結

本文介紹了sklearn決策樹的基本原理，以及常用的三個參數，分別是criterion、max_depth和min_samples_split。此外，我們還舉了幾個決策樹應用場景，包括生物學研究、金融分析和醫學診斷等。最後，我們還給出了一個簡單的示例，使用sklearn決策樹演算法對鳶尾花數據集進行分類。