机器学习（3）：决策树 Decision Trees
目录
2.1 回归决策树DecisionTreeRegressor
2.1 分类决策树DecisionTreeClassifier
一、决策树基础
1.1决策树：
从根节点开始一步步走到叶子节点（决策）决策树，所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。
1.2根节点：
第一个选择点决策树。非叶子节点与分支：中间过程。叶子节点：最终的决策结果
1.3训练阶段：
从给定的训练集构造出来一棵树（从跟节点开始选择特征，
如何进行特征切分）决策树
1.4测试阶段：
根据构造出来的树模型从上到下去走一遍就好了
一旦构造好了决策树，那么分类或者预测任务就很简单了，只需要走一遍就可以了，那么难点就在于如何构造出来一颗树，这就没那么容易了，需要考虑的问题还有很多的！
1.5总结决策树的3个算法：
1.6决策树剪枝策略：
为什么要剪枝：决策树过拟合风险很大，理论上可以完全分得开数据（想象一下，如果树足够庞大，每个叶子节点不就一个数据了嘛）决策树
剪枝策略：预剪枝，后剪枝
预剪枝：边建立决策树边进行剪枝的操作（更实用）
后剪枝：当建立完决策树后来进行剪枝操作
二、scikit-learn中的决策树
2.1 回归决策树DecisionTreeRegressor
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
'''
回归决策树
'''
DecisionTreeRegressor(criterion="mse",
splitter="best",
max_depth=None,
min_samples_split=2,
min_samples_leaf=1,
min_weight_fraction_leaf=0.,
max_features=None,
random_state=None,
max_leaf_nodes=None,
min_impurity_decrease=0.,
min_impurity_split=None,
presort=False)
参数含义：
参数含义：
1.criterion: string, optional (default="mse")
它指定了切分质量的评价准则。默认为'mse'(mean squared error)。
2.splitter: string, optional (default="best")
它指定了在每个节点切分的策略。有两种切分策咯：
(1).splitter='best':表示选择最优的切分特征和切分点。
(2).splitter='random':表示随机切分。
3.max_depth: int or None, optional (default=None)
指定树的最大深度。如果为None，则表示树的深度不限，直到
每个叶子都是纯净的，即叶节点中所有样本都属于同一个类别，
或者叶子节点中包含小于min_samples_split个样本。
4.min_samples_split: int, float, optional (default=2)
整数或者浮点数，默认为2。它指定了分裂一个内部节点(非叶子节点)
需要的最小样本数。如果为浮点数(0到1之间)，最少样本分割数为ceil(min_samples_split * n_samples)
5.min_samples_leaf: int, float, optional (default=1)
整数或者浮点数，默认为1。它指定了每个叶子节点包含的最少样本数。
如果为浮点数(0到1之间)，每个叶子节点包含的最少样本数为ceil(min_samples_leaf * n_samples)
6.min_weight_fraction_leaf: float, optional (default=0.)
它指定了叶子节点中样本的最小权重系数。默认情况下样本有相同的权重。
7.max_feature: int, float, string or None, optional (default=None)
可以是整数，浮点数，字符串或者None。默认为None。
(1).如果是整数，则每次节点分裂只考虑max_feature个特征。
(2).如果是浮点数(0到1之间)，则每次分裂节点的时候只考虑int(max_features * n_features)个特征。
(3).如果是字符串'auto',max_features=n_features。
(4).如果是字符串'sqrt',max_features=sqrt(n_features)。
(5).如果是字符串'log2',max_features=log2(n_features)。
(6).如果是None，max_feature=n_feature。
8.random_state: int, RandomState instance or None, optional (default=None)
(1).如果为整数，则它指定了随机数生成器的种子。
(2).如果为RandomState实例，则指定了随机数生成器。
(3).如果为None，则使用默认的随机数生成器。
9.max_leaf_nodes :int or None, optional (default=None)
(1).如果为None，则叶子节点数量不限。
(2).如果不为None，则max_depth被忽略。
10.min_impurity_decrease :float, optional (default=0.)
如果节点的分裂导致不纯度的减少(分裂后样本比分裂前更加纯净)大于或等于min_impurity_decrease，则分裂该节点。
个人理解这个参数应该是针对分类问题时才有意义。这里的不纯度应该是指基尼指数。
回归生成树采用的是平方误差最小化策略。分类生成树采用的是基尼指数最小化策略。
加权不纯度的减少量计算公式为：
min_impurity_decrease=N_t / N * (impurity - N_t_R / N_t * right_impurity
- N_t_L / N_t * left_impurity)
其中N是样本的总数，N_t是当前节点的样本数，N_t_L是分裂后左子节点的样本数，
N_t_R是分裂后右子节点的样本数。impurity指当前节点的基尼指数，right_impurity指
分裂后右子节点的基尼指数。left_impurity指分裂后左子节点的基尼指数。
11.min_impurity_split :float
树生长过程中早停止的阈值。如果当前节点的不纯度高于阈值，节点将分裂，否则它是叶子节点。
这个参数已经被弃用。用min_impurity_decrease代替了min_impurity_split。
12.presort： bool, optional (default=False)
指定是否需要提前排序数据从而加速寻找最优切分的过程。设置为True时，对于大数据集
会减慢总体的训练过程；但是对于一个小数据集或者设定了最大深度的情况下，会加速训练过程。
属性：
1.feature_importances_ : array of shape = [n_features]
特征重要性。该值越高，该特征越重要。
特征的重要性为该特征导致的评价准则的（标准化的）总减少量。它也被称为基尼的重要性
2.max_feature_:int
max_features推断值。
3.n_features_：int
执行fit的时候，特征的数量。
4.n_outputs_ : int
执行fit的时候，输出的数量。
5.tree_ : 底层的Tree对象。
方法：
1.fit(X,y):训练模型。
2.predict(X):预测。
3.score(X,y[,sample_weight])：返回预测性能得分。
score不超过1，但是可能为负值（预测效果太差）。
score越大，预测性能越好。
2.1 分类决策树DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
'''
分类决策树
'''
DecisionTreeClassifier(criterion="gini",
splitter="best",
max_depth=None,
min_samples_split=2,
min_samples_leaf=1,
min_weight_fraction_leaf=0.,
max_features=None,
random_state=None,
max_leaf_nodes=None,
min_impurity_decrease=0.,
min_impurity_split=None,
class_weight=None,
presort=False)
参数含义：
1.criterion :string, optional (default="gini")
(1).criterion='gini',分裂节点时评价准则是Gini指数。
(2).criterion='entropy',分裂节点时的评价指标是信息增益。
2.splitter :string, optional (default="best")。指定分裂节点时的策略。
(1).splitter='best',表示选择最优的分裂策略。
(2).splitter='random',表示选择最好的随机切分策略。
3.max_depth :int or None, optional (default=None)。指定树的最大深度。
如果为None，表示树的深度不限。直到所有的叶子节点都是纯净的，即叶子节点
中所有的样本点都属于同一个类别。或者每个叶子节点包含的样本数小于min_samples_split。
4.min_samples_split :int, float, optional (default=2)。表示分裂一个内部节点需要的做少样本数。
(1).如果为整数，则min_samples_split就是最少样本数。
(2).如果为浮点数(0到1之间)，则每次分裂最少样本数为ceil(min_samples_split * n_samples)
5.min_samples_leaf : int, float, optional (default=1)。指定每个叶子节点需要的最少样本数。
(1).如果为整数，则min_samples_split就是最少样本数。
(2).如果为浮点数(0到1之间)，则每个叶子节点最少样本数为ceil(min_samples_leaf * n_samples)
6.min_weight_fraction_leaf: float, optional (default=0.)
指定叶子节点中样本的最小权重。(所有输入样本的)权重之和的最小加权分数。当不提供样品重量时，样品具有相同的重量。
7.max_features: int, float, string or None, optional (default=None).
搜寻最佳划分的时候考虑的特征数量。
(1).如果为整数，每次分裂只考虑max_features个特征。
(2).如果为浮点数(0到1之间)，每次切分只考虑int(max_features * n_features)个特征。
(3).如果为'auto'或者'sqrt',则每次切分只考虑sqrt(n_features)个特征
(4).如果为'log2',则每次切分只考虑log2(n_features)个特征。
(5).如果为None,则每次切分考虑n_features个特征。
(6).如果已经考虑了max_features个特征，但还是没有找到一个有效的切分，那么还会继续寻找
下一个特征，直到找到一个有效的切分为止。
8.random_state :int, RandomState instance or None, optional (default=None)
(1).如果为整数，则它指定了随机数生成器的种子。
(2).如果为RandomState实例，则指定了随机数生成器。
(3).如果为None，则使用默认的随机数生成器。
9.max_leaf_nodes : int or None, optional (default=None)。指定了叶子节点的最大数量。
(1).如果为None,叶子节点数量不限。
(2).如果为整数，则max_depth被忽略。
10.min_impurity_decrease: float, optional (default=0.)
如果节点的分裂导致不纯度的减少(分裂后样本比分裂前更加纯净)大于或等于min_impurity_decrease，则分裂该节点。
加权不纯度的减少量计算公式为：
min_impurity_decrease=N_t / N * (impurity - N_t_R / N_t * right_impurity - N_t_L / N_t * left_impurity)
其中N是样本的总数，N_t是当前节点的样本数，N_t_L是分裂后左子节点的样本数，
N_t_R是分裂后右子节点的样本数。impurity指当前节点的基尼指数，right_impurity指
分裂后右子节点的基尼指数。left_impurity指分裂后左子节点的基尼指数。
11.min_impurity_split :float
树生长过程中早停止的阈值。如果当前节点的不纯度高于阈值，节点将分裂，否则它是叶子节点。
这个参数已经被弃用。用min_impurity_decrease代替了min_impurity_split。
12.class_weight :dict, list of dicts, "balanced" or None, default=None
类别权重的形式为{class_label: weight}
(1).如果没有给出每个类别的权重，则每个类别的权重都为1。
(2).如果class_weight='balanced'，则分类的权重与样本中每个类别出现的频率成反比。
计算公式为：n_samples / (n_classes * np.bincount(y))
(3).如果sample_weight提供了样本权重(由fit方法提供)，则这些权重都会乘以sample_weight。
13.presort :bool, optional (default=False)
指定是否需要提前排序数据从而加速训练中寻找最优切分的过程。设置为True时，对于大数据集
会减慢总体的训练过程；但是对于一个小数据集或者设定了最大深度的情况下，会加速训练过程。
属性：
1.classes_:array of shape = [n_classes] or a list of such arrays
类别的标签值。
2.feature_importances_ : array of shape = [n_features]
特征重要性。越高，特征越重要。
特征的重要性为该特征导致的评价准则的（标准化的）总减少量。它也被称为基尼的重要性
3.max_features_ : int
max_features的推断值。
4.n_classes_ : int or list
类别的数量
5.n_features_ : int
执行fit后，特征的数量
6.n_outputs_ : int
执行fit后，输出的数量
7.tree_ : Tree object
树对象，即底层的决策树。
方法:
1.fit(X,y):训练模型。
2.predict(X):预测
3.predict_log_poba(X):预测X为各个类别的概率对数值。
4.predict_proba(X):预测X为各个类别的概率值。