从零入手人工智能（5）—

从零入手人工智能（5）—— 决策树

1.前言

在上一篇文章《从零入手人工智能（4）—— 逻辑回归》中讲述了逻辑回归这个分类算法，今天我们的主角是决策树。决策树和逻辑回归这两种算法都属于分类算法，以下是决策树和逻辑回归的相同点：

分类任务：两者都是用于分类任务的算法。无论是决策树还是逻辑回归，它们的目标都是根据输入的特征（或变量）来预测样本的类别。这两种算法都接受一组特征作为输入，并输出一个类别标签。

预测类别：它们都可以预测样本属于哪个类别。无论是二分类问题还是多分类问题，决策树和逻辑回归都能够进行建模和预测。

处理特征：两者都可以处理多种类型的特征，包括数值型特征和类别型特征。

模型评估：两者都可以使用相同的评估指标来评估模型的性能，如准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC等。
虽然决策树和逻辑回归有上述相同点，但它在仍然存在差异。决策树和逻辑回归最大的差异在于它们的模型算法原理不同：决策树基于树形结构进行决策，通过一系列规则对数据进行分类。而逻辑回归使用逻辑函数（如sigmoid函数）对输入特征进行建模，将线性模型的输出转换为概率值，然后根据概率值判断样本所属的类别。
由于决策树和逻辑回归有着诸多相似之处，所以本文就不额外过多的讲解，直接通过一个入门程序和一个进阶实战程序展示决策树。
在这里插入图片描述

2.入门程序

入门程序利用make_classification方法自动生成一组X和Y，其中X有4个特征。使用DecisionTreeClassifier方法建立一个决策树模型，训练模型后，提取模型特征，最后使用 plot_tree 函数可视化决策树的结构。
程序如下：

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
from sklearn.datasets import make_classification  
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 生成分类数据集  
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,  n_informative=2, n_redundant=0,  random_state=0, shuffle=False)  # 划分数据集为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  # 创建决策树分类器  
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)  # 训练模型  
clf.fit(X_train, y_train)  # 获取特征重要性  
importances = clf.feature_importances_  
indices = np.argsort(importances)[::-1]  # 打印特征排名  
print("Feature ranking:")  for f in range(X.shape[1]):  print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))  # 绘制特征重要性  
plt.figure()  
plt.title("Feature importances")  
plt.bar(range(X.shape[1]), importances[indices], align="center")  
plt.xticks(range(X.shape[1]), [f"Feature {i+1}" for i in indices])  
plt.xlim([-1, X.shape[1]])  
plt.show()  # 使用 plot_tree 函数可视化决策树的结构  
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(14, 10), dpi=80)  
plot_tree(clf,   feature_names=['feature_{}'.format(i) for i in range(X.shape[1])],    class_names=['class_0', 'class_1'],  filled=True, rounded=True,  ax=axes)  
plt.show()