Google机器学习教程心得(二)决策树与可视化
Visualizing a Decision Tree
Google Machine Learning Recipes 2
官方中文博客 http://chinagdg.org/2016/03/machine-learning-recipes-for-new-developers/
视频地址 http://v.youku.com/v_show/id_XMTUzNDE5Mzg0MA==.html?f=26979872&from=y1.2-3.4.3
Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML
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我们从Iris问题,学习决策树可视化,了解决策树工作过程。
Why decision Tree
有很多分类器
- Artificial neural network
- Support Vector Machine
- Lions
- Tigers
- Bears
为啥有这么多动物……
决策树好处
- Easy to read and understand
- 仅有的可解释的几种模型之一(能理解分类器做决策的过程)
决策树就是一系列关于feature的判断作为结点,以label为叶子的一棵树。因此feature越好,结果也越好。
Iris
经典机器学习问题:识别三种Iris
可以在维基看到这个数据集的详细信息,共 50 * 3 = 150 条记录
四个feature:Sepal length, Sepal width, Petal length, Petal width
三个label:setosa, versicolor, virginica。
可以从sklearn中直接导入。
组成
- metadata: feature_names, target_names(这个其实就是label names),描述数据用
- data: 具体feature数据,是一个数组,数组中的每个元素是dataset中的一条数据
- target: 具体label数据,是一个数组
目标
- 导入数据
- 训练分类器
- 预测新的花的label
- 查看决策树
测试数据
- 非训练数据的真实数据,测试分类器的准确度,
- 这里从dataset中抽出第0,第50,第100条作为测试数据
- numpy是一个Python的数据处理库,查看官方Tutorial学习更多
- 测试有很多内容,后面还会有。
环境
可视化使用了pydot,但Pycharm会升级anaconda中的包,导致找不到,我执行了
sudo /home/cwh/anaconda2/bin/conda install -p /home/cwh/anaconda2 pydot -y
重新安装pydot修复pydot找不到的问题;
另外pydot会找不到Graphviz,需要再安装
sudo /home/cwh/anaconda2/bin/conda install -p /home/cwh/anaconda2 Graphviz -y
然后将Graphviz添加到环境变量中,修改/etc/environment为以下内容,重启系统(我的系统是Ubuntu14.04LTS):
PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/home/cwh/android-sdk-linux/ndk-bundle:/home/cwh/android-sdk-linux/platform-tools:/home/cwh/anaconda2/pkgs/graphviz-2.38.0-1/bin"
然后又会有Graphviz中找不到libgvplugin_pango.so.6的问题,根据官网Issue的解答,应该是少了依赖库
ldd /home/cwh/anaconda2/pkgs/graphviz-2.38.0-1/lib/graphviz/libgvplugin_pango.so.6
发现libpng16 not found,于是安装libpng16,在这里下载,然后安装,
./configure
make
sudo make install
sudo ldconfig
再运行代码即可。
代码
Viz:以Iris为例,导入数据,训练分类器,预测,查看决策树
如果觉得我的文章对您有帮助,请随意打赏~
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