机器学习实战基础（二十八）：决策树（一）概述

概述

决策树是如何工作的 

决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。

决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。

我们来简单了解一下决策树是如何工作的。

决策树算法的本质是一种图结构，我们只需要问一系列问题就可以对数据进行分类了。

比如说，来看看下面这组数据集，这是一系列已知物种以及所属类别的数据：

我们现在的目标是，将动物们分为哺乳类和非哺乳类。那根据已经收集到的数据，决策树算法为我们算出了下面的这棵决策树：

假如我们现在发现了一种新物种Python，它是冷血动物，体表带鳞片，并且不是胎生，我们就可以通过这棵决策树来判断它的所属类别。

可以看出，在这个决策过程中，我们一直在对记录的特征进行提问。最初的问题所在的地方叫做根节点，在得到结论前的每一个问题都是中间节点，而得到的每一个结论（动物的类别）都叫做叶子节点。

关键概念：节点

根节点：没有进边，有出边。包含最初的，针对特征的提问。
中间节点：既有进边也有出边，进边只有一条，出边可以有很多条。都是针对特征的提问。
叶子节点：有进边，没有出边，每个叶子节点都是一个类别标签。
*子节点和父节点：在两个相连的节点中，更接近根节点的是父节点，另一个是子节点。

决策树算法的核心是要解决两个问题：
1）如何从数据表中找出最佳节点和最佳分枝？
2）如何让决策树停止生长，防止过拟合？
几乎所有决策树有关的模型调整方法，都围绕这两个问题展开。这两个问题背后的原理十分复杂，我们会在讲解模型参数和属性的时候为大家简单解释涉及到的部分。
在这门课中，我会尽量避免让大家太过深入到决策树复杂的原理和数学公式中（尽管决策树的原理相比其他高级的算法来说是非常简单了），这门课会专注于实践和应用。
如果大家希望理解更深入的细节，建议大家在听这门课之前还是先去阅读和学习一下决策树的原理。

1.2 sklearn中的决策树

模块sklearn.tree
sklearn中决策树的类都在”tree“这个模块之下。这个模块总共包含五个类：

我们会主要讲解分类树和回归树，并用图像呈现给大家。

sklearn的基本建模流程
在那之前，我们先来了解一下sklearn建模的基本流程。

在这个流程下，分类树对应的代码是：

from sklearn import tree                                #导入需要的模块
 
clf = tree.DecisionTreeClassifier()                     #实例化
clf = clf.fit(X_train,y_train)                          #用训练集数据训练模型
result = clf.score(X_test,y_test)                       #导入测试集，从接口中调用需要的信息