Python で分類にデシジョン ツリーを使用するにはどうすればよいですか?

機械学習の分野では、分類は重要なタスクです。デシジョン ツリーは、最良の特徴を繰り返し選択することでデータ セットを分割できる、一般的に使用される分類アルゴリズムであり、各サブセット内の特徴を比較的単純にし、カテゴリを比較的幅広くします。この記事では、Python で分類にデシジョン ツリーを使用する方法を説明します。

1. デシジョン ツリーとは何ですか?

デシジョン ツリーは、ツリー構造の分類モデルです。デシジョン ツリー モデルはツリー構造を持ち、分類問題では分類プロセスを表します。ルート ノードから開始して属性をテストし、属性に基づいてトレーニング セットをいくつかのサブセットに分割します。各サブセットについて、すべてのカテゴリが分離されるまで、同じ方法で分割を続けます。

2. 決定木の分類プロセス

決定木の分類プロセスは次のとおりです:

1. 最適なセグメンテーション特徴を選択します。
2. 選択結果と一致するように、データ セットを 2 つのサブセットに分割します。
3. サブセットを再帰的に処理し、手順 1 と 2 を繰り返します。
4. すべてのデータが分類されるまで、手順 1 ～ 3 を繰り返します。

最適なセグメンテーション機能を選択するには、セグメンテーションの効果を測定する必要があります。通常、セグメンテーションの有効性を測定するために情報エントロピーを使用します。情報エントロピーとは、情報の混乱の度合いを表す統計学の概念です。データ セットに同じカテゴリのデータのみが含まれている場合、そのデータ セットは最も順序付けられており、その情報エントロピーは最も小さくなります。逆に、データ セットに含まれるさまざまなカテゴリのデータが増えるほど、データ セットの混乱の度合いが高まり、情報エントロピーが大きくなります。

最適なセグメンテーション特徴を選択する際、各特徴の情報利得を計算します。情報利得とは、特定の分岐条件下での親ノードから子ノードへの情報エントロピーの減少を指します。特徴によって得られる情報が大きいほど、この特徴はデータ セット内のデータのさまざまなカテゴリを区別するのに役立ちます。

3. Python で分類にデシジョン ツリーを使用するにはどうすればよいですか?

Python には、デシジョン ツリー分類器の実装に使用できる機械学習ライブラリが多数あります。この記事では、Scikit-learn ライブラリを使用してデシジョン ツリー分類器を実装する方法を紹介します。

Scikit-learn ライブラリは、Python で最も一般的に使用される機械学習ライブラリの 1 つで、豊富な分類、クラスタリング、回帰、次元削減などのアルゴリズムを提供します。 Scikit-learn ライブラリは、デシジョン ツリー分類子を実装する DecisionTreeClassifier というクラスを提供します。

次のコードを使用して、Scikit-learn ライブラリに基づくデシジョン ツリー分類器を実装できます。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 将特征和分类目标分别存储到X和y中 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] # 创建决策树并打印结果 clf = DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y) print(clf.predict([[2., 2.]]))

ここでは、特徴量と分類ターゲットを入力として渡し、DecisionTreeClassifier オブジェクトを作成し、列車を実行します。次に、このモデルを使用して新しいデータを分類器にフィードし、そのクラス ラベルを予測できます。

上記の構文を使用することに加えて、次のコードを使用してデシジョン ツリーの分類を完了することもできます:

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import export_graphviz from IPython.display import Image from pydotplus import graph_from_dot_data iris = load_iris() X = iris.data[:, 2:] # 我们只选取花瓣的长度和宽度作为特征 y = iris.target # 创建决策树并训练 tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) tree_clf.fit(X, y) # 可视化决策树 dot_data = export_graphviz( tree_clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names[2:], class_names=iris.target_names, rounded=True, filled=True ) graph = graph_from_dot_data(dot_data) Image(graph.create_png())

上記のコードでは、例としてアヤメ データ セットを使用します。データと選択のみ 分類には 2 つの特徴が使用されます。次に、デシジョン ツリーを作成し、トレーニングしました。

最後に、export_graphviz 関数を使用してデシジョン ツリーを視覚化し、デシジョン ツリーを .graph ファイルとして出力します。次に、graph_from_dot_data 関数を使用して、.png ファイル形式でデシジョン ツリーを描画します。これを行うことで、決定木分類器の実行と決定木の構築をより深く理解できるようになります。

4. 結論

この記事では、決定木アルゴリズムを紹介し、Scikit-learn ライブラリを使用して決定木分類器を実装する方法を示しました。デシジョン ツリーは、入力データと特徴選択を自動的に処理して自動的に意思決定を行う、一般的に使用される機械学習アルゴリズムです。このアルゴリズムは、分類、予測、異常検出などのタスクを解決するためによく使用されます。この記事の例とコードを通じて、デシジョン ツリー アルゴリズムの基本概念と実装方法をより深く理解できます。

以上がPython で分類にデシジョン ツリーを使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。