[决策树]西瓜数据graphviz可视化实现

[决策树]西瓜数据graphviz可视化实现

一、问题描述：

使用西瓜数据集构建决策树，并将构建的决策树进行可视化操作。

二、问题简析：

首先我们简单的介绍一下什么是决策树。决策树是广泛用于分类和回归任务的模型。本质上，它从一层层的if/else问题中进行学习，并得出结论。

三、代码实现：

说明：本实例运行在linux环境下，通过jupyter notebook运行。

依赖项：graphviz

下载GraphViz’s executables的网址：http://www.graphviz.org/

用pip安装的Graphviz，但是Graphviz不是一个python tool，仍然需要安装GraphViz’s executables。

sudo apt-get install graphviz

代码如下：

from random import choice
from collections import Counter
import math

# 定义数据集

D = [
    {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'},
    {'色泽': '乌黑', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'},
    {'色泽': '乌黑', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'},
    {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'},
    {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'},
    {'色泽': '青绿', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '稍凹', '触感': '软粘', '好瓜': '是'},
    {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '软粘', '好瓜': '是'},
    {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'},
    {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '沉闷', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'},
    {'色泽': '青绿', '根蒂': '硬挺', '敲声': '清脆', '纹理': '清晰', '脐部': '平坦', '触感': '软粘', '好瓜': '否'},
    {'色泽': '浅白', '根蒂': '硬挺', '敲声': '清脆', '纹理': '模糊', '脐部': '平坦', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'},
    {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '模糊', '脐部': '平坦', '触感': '软粘', '好瓜': '否'},
    {'色泽': '青绿', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '稍糊', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'},
    {'色泽': '浅白', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '沉闷', '纹理': '稍糊', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'},
    {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '稍凹', '触感': '软粘', '好瓜': '否'},
    {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '模糊', '脐部': '平坦', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'},
    {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'},
]

# ==========
# 决策树生成类
# ==========

class DecisionTree:
    def __init__(self, D, label, chooseA):
        self.D = D  # 数据集
        self.label = label  # 哪个属性作为标签
        self.chooseA = chooseA  # 划分方法
        self.A = list(filter(lambda key: key != label, D[0].keys()))  # 属性集合A
        # 获得A的每个属性的可选项
        self.A_item = {}
        for a in self.A:
            self.A_item.update({a: set(self.getClassValues(D, a))})
        self.root = self.generate(self.D, self.A)  # 生成树并保存根节点

    # 获得D中所有className属性的值
    def getClassValues(self, D, className):
        return list(map(lambda sample: sample[className], D))

    # D中样本是否在A的每个属性上相同
    def isSameInA(self, D, A):
        for a in A:
            types = set(self.getClassValues(D, a))
            if len(types) > 1:
                return False
        return True

    # 构建决策树，递归生成节点
    def generate(self, D, A):
        node = {}  # 生成节点
        remainLabelValues = self.getClassValues(D, self.label)  # D中的所有标签
        remainLabelTypes = set(remainLabelValues)  # D中含有哪几种标签

        if len(remainLabelTypes) == 1:
            # 当前节点包含的样本全属于同个类别，无需划分
            return remainLabelTypes.pop()  # 标记Node为叶子结点,值为仅存的标签

        most = max(remainLabelTypes, key=remainLabelValues.count)  # D占比最多的标签

        if len(A) == 0 or self.isSameInA(D, A):
            # 当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分
            return most  # 标记Node为叶子结点,值为占比最多的标签

        a = self.chooseA(D,A,self)  # 划分选择

        for type in self.A_item[a]:
            condition = (lambda sample: sample[a] == type)  # 决策条件
            remainD = list(filter(condition, D))  # 剩下的样本
            if len(remainD) == 0:
                # 当前节点包含的样本集为空，不能划分
                node.update({type: most})  # 标记Node为叶子结点,值为占比最多的标签
            else:
                # 继续对剩下的样本按其余属性划分
                remainA = list(filter(lambda x: x != a, A))  # 未使用的属性
                _node = self.generate(remainD, remainA)  # 递归生成子代节点
                node.update({type: _node})  # 把生成的子代节点更新到当前节点
        return {a: node}

#  定义划分方法

# 随机选择

def random_choice(D, A, tree: DecisionTree):
    return choice(A)

# 信息熵

def Ent(D,label,a,a_v):
    D_v = filter(lambda sample:sample[a]==a_v,D)
    D_v = map(lambda sample:sample[label],D_v)
    D_v = list(D_v)
    D_v_length = len(D_v)
    counter = Counter(D_v)
    info_entropy = 0
    for k, v in counter.items():
        p_k = v / D_v_length
        info_entropy += p_k * math.log(p_k, 2)
    return -info_entropy

# 信息增益

def information_gain(D, A, tree: DecisionTree):
    gain = {}
    for a in A:
        gain[a] = 0
        values = tree.getClassValues(D, a)
        counter = Counter(values)
        for a_v,nums in counter.items():
            gain[a] -= (nums / len(D)) * Ent(D,tree.label,a,a_v)
    return max(gain.keys(),key=lambda key:gain[key])

#  创建决策树

desicionTreeRoot = DecisionTree(D, label='好瓜',chooseA=information_gain).root
print('决策树:', desicionTreeRoot)

# 决策树可视化类

class TreeViewer:
    def __init__(self):
        from graphviz import Digraph
        self.id_iter = map(str, range(0xffff))
        self.g = Digraph('G', filename='decisionTree.gv')

    def create_node(self, label, shape=None):
        id = next(self.id_iter)
        self.g.node(name=id, label=label, shape=shape, fontname="Microsoft YaHei")
        return id

    def build(self, key, node, from_id):
        for k in node.keys():
            v = node[k]
            if type(v) is dict:
                first_attr = list(v.keys())[0]
                id = self.create_node(first_attr+"？", shape='box')
                self.g.edge(from_id, id, k, fontsize = '12', fontname="Microsoft YaHei")
                self.build(first_attr, v[first_attr], id)
            else:
                id = self.create_node(v)
                self.g.edge(from_id, id, k, fontsize = '12', fontname="Microsoft YaHei")

    def show(self, root):
        first_attr = list(root.keys())[0]
        id = self.create_node(first_attr+"？", shape='box')
        self.build(first_attr, root[first_attr], id)
        self.g.view()

# 显示创建的决策树

viewer = TreeViewer()
viewer.show(desicionTreeRoot)

输出结果：

决策树: {'纹理': {'清晰': {'根蒂': {'蜷缩': '是', '硬挺': '否', '稍蜷': {'色泽': {'青绿': '是', '浅白': '是', '乌黑': {'触感': {'硬滑': '是', '软粘': '否'}}}}}}, '稍糊': {'触感': {'硬滑': '否', '软粘': '是'}}, '模糊': '否'}}

在jupyter notebook的运行效果如图：

参考：

Python机器学习之决策树（使用西瓜数据集构建决策树，并将其可视化，graphviz程序下载）