【1】引言
前序学习进程中，已经对KNN邻近算法有了探索，相关文章链接为：
python学智能算法（七）|KNN邻近算法-CSDN博客
但KNN邻近算法有一个特点是：它在分类的时候，不能知晓每个类别内事物的具体面貌，只能获得类别，停留在事物的表面。
为了进一步探索事物的内在特征，就需要学习新的算法。
本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法：决策树。
【2】原理分析
在学习决策树执之前，需要先了解香农熵。
本科学控制课，老师讲到香农熵，那时候啥也不懂，以为就是个普通公式，多年以后，看到这三个字难免感慨当年太过幼稚。
【2.1】香农熵
香农熵比较简单，从数学层面上看就是对数求和。
这是香农熵的求解代码：
import numpy as np
from math import log #引入log()函数求对数# 定义一个嵌套列表
def creatDataset():# dataset是一个嵌套列表dataset=[[1,1,'yes'],[1, 1, 'yes'],[1, 0, 'no'],[0, 1, 'no'],[0, 1, 'no']]# lables也是一个列表labels=['no surfacing','flippers']return dataset,labels# calcShannonEnt是具体的香农熵求解函数
def calcShannonEnt(dataset):# numEntries获得了dataset列表的行数numEntries=len(dataset)# labelcounts是一个空的字典labelcounts={}# for函数的意义是，对于dataset里面的每一行都会执行循环操作for feature in dataset:# currentlabel 取到了feature的最后一个元素currentlabel=feature[-1]# 由于labelcounts是一个空字典，labelcounts.keys()在第一次运行的时候不会指向任何标签，所以会被直接添加# currentlabel是每一行dataset的最后一列，也就是最后一个元素# if函数实际上进行了同类项合并工作if currentlabel not in labelcounts.keys():# 给以currentlabel为标签的项目赋值0labelcounts[currentlabel]=0# 只要currentlabel和labelcounts.keys()存储的元素一致，就给以currentlabel为标签的项目赋值加1labelcounts[currentlabel]+=1# 定义香农熵的初始值=0ShannonEnt=0.0# 由于labelcounts是字典，所以可以用key访问字典的项目for key in labelcounts:# 计算值为浮点数# 用key指向的项目对应的数量比上总数prob=float(labelcounts[key])/numEntries# 香农熵就是频数乘以以2为底的频数的对数，然后还要取负值# 取负值是因为，频数小于1，所以对数小于0，一旦取负值就获得了正数ShannonEnt-=prob*log(prob,2)return ShannonEnt
dataset,labels=creatDataset()
ShannonEnt=calcShannonEnt(dataset)
print('ShannonEnt=',ShannonEnt)
整体代码非常简单，总结起来就是一个公式：
代码中需要注意的是：dataset是一个嵌套列表，labelcounts是一个字典。
【2.2】数据集划分
数据集划分，目的是找出某些关键特征后，将其删除。
# 定义一个嵌套列表
def creatDataset():# dataset是一个嵌套列表dataset=[[1,1,'yes'],[1, 1, 'yes'],[1, 0, 'no'],[0, 1, 'no'],[0, 1, 'no']]# lables也是一个列表labels=['no surfacing','flippers']return dataset,labels# splitdataset把一些列因素直接删除后输出
def splitdataset(dataset, axis, value):# 创建一个新的列表retdataset = []# 对于dataset的每一行for featvec in dataset:# if第axis列的数据刚好和value相等if featvec[axis] == value:# reducedfeature先获取索引从第0个到axis-1的元素，一共axis个reducedfeatvec = featvec[:axis]# reducedfeature继续获取索引从第axis+1开始的所有元素# reducedfeature后面再获取从第axis+2个开始一直到最后一个元素reducedfeatvec.extend(featvec[axis + 1:])# retdataset存储了reducedfeature# retdataset中刚好没有位置索引为axis的元素# retdataset中刚好没有第axis+1个元素retdataset.append(reducedfeatvec)return retdatasetdataset, labels = creatDataset()
retdataset = splitdataset(dataset, 0,1)
retdataset1 = splitdataset(dataset, 1,1)
retdataset2 = splitdataset(dataset, 1,0)
print("retdataset:", retdataset)
print("retdataset1:", retdataset1)
print("retdataset2:", retdataset2)数据集划分只用了一个for循环加if判断就能实现，划分的原理是：对于每一行元素，如果指定列的元素和指定数据相等，就把这个相等的元素挑出去，然后把这行数据剩下的部分添加到一个新的列表里；如果指定列的元素和指定数据不相等，这一行数据会直接略过。
上述代码运行的效果是：
retdataset: [[1, 'yes'], [1, 'yes'], [0, 'no']]
retdataset1: [[1, 'yes'], [1, 'yes'], [0, 'no'], [0, 'no']]
retdataset2: [[1, 'no']]
【2.3】特征选择
数据集划分后，序言按照制定的特征作为依据，判断这个特征指向的样本对应的香农熵。
要想理解特征选择的意义，需要把前面的香农熵计算和数据集划分子函数都一起写进来：
from math import log # 引入log()函数求对数def creatDataset():# dataset是一个嵌套列表dataset=[[1,1,'yes'],[1, 1, 'yes'],[1, 0, 'no'],[0, 1, 'no'],[0, 1, 'no']]# lables也是一个列表labels=['no surfacing','flippers']return dataset,labels# calcShannonEnt是具体的香农熵求解函数
# 实际上calcShannonEnt是dataset最后一列的香农熵
def calcShannonEnt(dataset):# numEntries获得了dataset列表的行数numEntries = len(dataset)# labelcounts是一个空的字典labelcounts = {}# for函数的意义是，对于dataset里面的每一行都会执行循环操作for feature in dataset:# currentlabel 取到了feature的最后一个元素currentlabel = feature[-1]# 由于labelcounts是一个空字典，labelcounts.keys()在第一次运行的时候不会指向任何标签，所以会被直接添加# currentlabel是每一行dataset的最后一列，也就是最后一个元素# if函数实际上进行了同类项合并工作if currentlabel not in labelcounts.keys():# 给以currentlabel为标签的项目赋值0labelcounts[currentlabel] = 0# 只要currentlabel和labelcounts.keys()存储的元素一致，就给以currentlabel为标签的项目赋值加1labelcounts[currentlabel] += 1# 定义香农熵的初始值=0ShannonEnt = 0.0# 由于labelcounts是字典，所以可以用key访问字典的项目for key in labelcounts:# 计算值为浮点数# 用key指向的项目对应的数量比上总数prob = float(labelcounts[key]) / numEntries# 香农熵就是频数乘以以2为底的频数的对数，然后还要取负值# 取负值是因为，频数小于1，所以对数小于0，一旦取负值就获得了正数ShannonEnt -= prob * log(prob, 2)return ShannonEnt# splitdataset把一些列因素直接删除后输出
def splitdataset(dataset, axis, value):# 创建一个新的列表retdataset = []# 对于dataset的每一行for featvec in dataset:# if第axis列的数据刚好和value相等if featvec[axis] == value:# reducedfeature先获取索引从第0个到axis-1的元素，一共axis个reducedfeatvec = featvec[:axis]# reducedfeature继续获取索引从第axis+1开始的所有元素# reducedfeature后面再获取从第axis+2个开始一直到最后一个元素reducedfeatvec.extend(featvec[axis + 1:])# retdataset存储了reducedfeature# retdataset中刚好没有位置索引为axis的元素# retdataset中刚好没有第axis+1个元素retdataset.append(reducedfeatvec)return retdataset# choosebestfeaturetosplit计算的香农熵对象元素是dataset最后一列对应的元素
def choosebestfeaturetosplit(dataset):# 对dataset第0行求长度，获得列数，然后再减去1numfeatures = len(dataset[0]) - 1# 调用函数calcShannonEnt获得dataset的香农熵baseentroy = calcShannonEnt(dataset)# 定义一个常数bestinfogain = 0.0# 定义一个常数bestfeature = -1# 对于numfeatures中的每一个数# numfeatures比dataset的列数少一个for i in range(numfeatures):# 对于每一行在dataset中的元素，按照列位置索引为i的形式提取# 每一行位置索引为i的元素赋值给featlist# 这个嵌套列表，因为for的存在，把dataset每一行和位置索引为i的元素赋值给featlist# featlist存储的元素数量和dataset的函数一致# featlist作为列表没有提前预定义，此处定义这个量和定义如何取值一起出现featlist = [example[i] for example in dataset]# set是一个内置函数，将featlist这个列表转化为集合# 集合具有合并同类项的作用，重复的元素只会保留一个uniquevals = set(featlist)# 定义一个常数newentropy = 0.0# 对于uniquevals中的每一个值# uniquevals执行过程中，相当于把整个dataset计算获得的uniquevals进行遍历# value是uniquevals中的具体元素，也是列位置索引为i的dataset取到的值for value in uniquevals:# 调用splitdataset对dataset进行子集划分# 子集划分的列数和获得uniquevals的列数一致，value是uniquevals的存储值# subdataset不会是空值subdataset = splitdataset(dataset, i, value)# 获取每一个元素的香农熵# 需要注意的是，在每一个i的取值范围内，都会执行subdataset操作# subdataset是按照列元素进行的集合划分# 这个prob实际上是针对列元素展开的，有多少列，就会有多少次prob计算# prob实际上代表的是subdataset行数和dataset行数的比例prob = len(subdataset) / float(len(dataset))# 更新香农熵# calcShannonEnt(subdataset)计算了subdataset的最后一列的香农熵# newtropy是prob这个比例和对应香农熵的乘积newentropy += prob * calcShannonEnt(subdataset)# 获得香农熵的变化量# baseentroy是dataset的香农熵# newtropy是第i列元素为特征进行集合划分之后，对新集合开展的香农熵计算和新集合数量比例的乘积infogain = baseentroy - newentropy# 如果变化量超过阈值if (infogain > bestinfogain):# 新变化=变化量bestinfogain = infogain# 给bestfeature赋值ibestfeature = ireturn bestfeaturedataset, labels = creatDataset()
ShannonEnt=calcShannonEnt(dataset)
print('ShannonEnt=',ShannonEnt)
bestfeature=choosebestfeaturetosplit(dataset)
print('bestfeature=',bestfeature)但在前面理解的基础上，可以先记住两条原则：
- 香农熵是以一行数据列表的最后一列为计算依据，开展的对数运算；
- 数据计划分时，会把特征这个依据从一行数据列表中删除。
而为了理解特征选择子函数choosebestfeaturetosplit(dataset)，需要把这个函数分作三部分。
【2.3.1】准备部分
# 对dataset第0行求长度，获得列数，然后再减去1numfeatures = len(dataset[0]) - 1# 调用函数calcShannonEnt获得dataset的香农熵baseentroy = calcShannonEnt(dataset)# 定义一个常数bestinfogain = 0.0# 定义一个常数bestfeature = -1准备部分获得一些备用值：
numfeatures = len(dataset[0]) - 1，对应的是dataset列表的列数-1；
baseentroy = calcShannonEnt(dataset)，是对dataset计算香农熵；
bestinfogain = 0.0和bestfeature = -1都是直接赋值。
【2.3.2】特征值提取
# 对于numfeatures中的每一个数# numfeatures比dataset的列数少一个for i in range(numfeatures):# 对于每一行在dataset中的元素，按照列位置索引为i的形式提取# 每一行位置索引为i的元素赋值给featlist# 这个嵌套列表，因为for的存在，把dataset每一行和位置索引为i的元素赋值给featlist# featlist存储的元素数量和dataset的函数一致# featlist作为列表没有提前预定义，此处定义这个量和定义如何取值一起出现featlist = [example[i] for example in dataset]# set是一个内置函数，将featlist这个列表转化为集合# 集合具有合并同类项的作用，重复的元素只会保留一个uniquevals = set(featlist)# 定义一个常数newentropy = 0.0# 对于uniquevals中的每一个值# uniquevals执行过程中，相当于把整个dataset计算获得的uniquevals进行遍历# value是uniquevals中的具体元素，也是列位置索引为i的dataset取到的值在特征值提取部分，featlist通过嵌套for循环来提取了特征，然后通过set函数做了合并同类型操作。
featlist本质上是对dataset的列数据进行了提取，然后再合并同类项。
注意newtropy在每列特征值获得后，初始值都是0.0。
【2.3.3】特征值香农熵
for value in uniquevals:# 调用splitdataset对dataset进行子集划分# 子集划分的列数和获得uniquevals的列数一致，value是uniquevals的存储值# subdataset不会是空值subdataset = splitdataset(dataset, i, value)# 获取每一个元素的香农熵# 需要注意的是，在每一个i的取值范围内，都会执行subdataset操作# subdataset是按照列元素进行的集合划分# 这个prob实际上是针对列元素展开的，有多少列，就会有多少次prob计算# prob实际上代表的是subdataset行数和dataset行数的比例prob = len(subdataset) / float(len(dataset))# 更新香农熵# calcShannonEnt(subdataset)计算了subdataset的最后一列的香农熵# newtropy是prob这个比例和对应香农熵的乘积newentropy += prob * calcShannonEnt(subdataset)在获得特征值之后，以每一个特征值为依据，对取得特征值的列进行数据集划分。
也就是在某列取得特征值，这一列的数据就会被提取出来参与数据集划分。
对于每一个特征值对应的数据集，都要依据最后一列元素计算香农熵，然后这个香农熵还要和每个数据集行数占整个dataset行数的比例相乘。实际上，每个数据集的行数就代表了这个特征值在dataset的第i列中出现的次数。
需要注意的是，newentropy需要把第i列获得的所有特征值对应的数据集的香农熵都算一遍再叠加在一起。
【2.3.4】特征值香农熵变化量
# 获得香农熵的变化量# baseentroy是dataset的香农熵# newtropy是第i列元素为特征进行集合划分之后，对新集合开展的香农熵计算和新集合数量比例的乘积infogain = baseentroy - newentropy这一步相对来说比较简单，用整个数据集dataset的香农熵减去特征值数据集的香农熵，获得一个当前熵增益。
【2.3.5】最佳熵增益
if (infogain > bestinfogain):# 新变化=变化量bestinfogain = infogain# 给bestfeature赋值ibestfeature = i如果当前熵增益>最佳熵增益，就把当前熵增益赋值给最佳熵增益，记录此时特征值在dataset中的列数。
总体而言，对于最佳列数的选择，是对dataset除最后一列之外的每一列元素都进行特征值选择，再计算香农熵后做出的选择。
当它们偏离dataset香农熵越远，被选中的概率越大。
【2.4】多数表决
def majoritycnt(classlist):# classcount是一个空字典classcount = {}for vote in classlist:# classlist是一个外部导入的参数# 从if条件来看，classlist也是一个字典# 对于classlist字典里的每一个键if vote not in classcount.keys():# 如果classlist里的键和clssscount里的键不一样# classcount字典里的vote键赋值0classcount[vote] = 0# 如果classlist里的键和clssscount里的键一样# classcount字典里的vote键值+1classcount[vote] += 1# Python 3中字典的iteritems()方法已被items()方法取代sortedclasscount = sorted(classcount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)return sortedclasscount[0][0]对于多数表决部分，相对比较简单，整体上是一个排序的目标。
整个函数的输入参数其实也是列表，需要计算出列表中有多少个键值，然后对键值进行从大到小的排序即可，整个函数只返回最大值。
【2.5】获得决策树
def creattree(dataset, labels):# 对dataset中的最后一列取值# classlist是一个列元素列表classlist = [example[-1] for example in dataset]# 修正判断条件的括号# classlist.count(classlist[0])获得的是classlist列元素的第一个元素出现的次数# len(classlist)是classlist的行数，等于dataset中样本的数量if classlist.count(classlist[0]) == len(classlist):return classlist[0]# dataset[0]代表的是列数，如果列数=1，就直接返回classlist代入majoritycnt()函数的值if len(dataset[0]) == 1:return majoritycnt(classlist)# bestfeat通过choosebestfeaturetosplit(dataset)函数取值bestfeat = choosebestfeaturetosplit(dataset)# bestfeatlabel通过labels[bestfeat]函数取值bestfeatlabel = labels[bestfeat]# mytree是一个空字典，字典的键为bestfeatlabel，键值暂时是一个空字典mytree = {bestfeatlabel: {}}# 从特征标签中删除bestfeaturedel (labels[bestfeat])# featvalues的取值是dataset中位置索引为bestfeat的行featvalues = [example[bestfeat] for example in dataset]# 合并同类项uniquevals = set(featvalues)# 对于每一项for value in uniquevals:# sublabels是一个lables的副本sublabels = labels[:]# 获得决策树mytree[bestfeatlabel][value] = creattree(splitdataset(dataset, bestfeat, value), sublabels)return mytree获得决策树的部分相对复杂一些，下一篇文章对整体做结构分析，到时候详细说明。
此时的完整代码为：
import numpy as np
from math import log # 引入log()函数求对数
import operator# 定义一个嵌套列表
def creatDataset():# dataset是一个嵌套列表dataset = [[1, 1, 'yes'],[1, 1, 'yes'],[1, 0, 'no'],[0, 1, 'no'],[0, 1, 'no']]# lables也是一个列表labels = ['no surfacing', 'flippers']return dataset, labels# calcShannonEnt是具体的香农熵求解函数
def calcShannonEnt(dataset):# numEntries获得了dataset列表的行数numEntries = len(dataset)# labelcounts是一个空的字典labelcounts = {}# for函数的意义是，对于dataset里面的每一行都会执行循环操作for feature in dataset:# currentlabel 取到了feature的最后一个元素currentlabel = feature[-1]# 由于labelcounts是一个空字典，labelcounts.keys()在第一次运行的时候不会指向任何标签，所以会被直接添加# currentlabel是每一行dataset的最后一列，也就是最后一个元素# if函数实际上进行了同类项合并工作if currentlabel not in labelcounts.keys():# 给以currentlabel为标签的项目赋值0labelcounts[currentlabel] = 0# 只要currentlabel和labelcounts.keys()存储的元素一致，就给以currentlabel为标签的项目赋值加1labelcounts[currentlabel] += 1# 定义香农熵的初始值=0ShannonEnt = 0.0# 由于labelcounts是字典，所以可以用key访问字典的项目for key in labelcounts:# 计算值为浮点数# 用key指向的项目对应的数量比上总数prob = float(labelcounts[key]) / numEntries# 香农熵就是频数乘以以2为底的频数的对数，然后还要取负值# 取负值是因为，频数小于1，所以对数小于0，一旦取负值就获得了正数ShannonEnt -= prob * log(prob, 2)return ShannonEntdataset, labels = creatDataset()
ShannonEnt = calcShannonEnt(dataset)
print('ShannonEnt=', ShannonEnt)# splitdataset把一些列因素直接删除后输出
def splitdataset(dataset, axis, value):# 创建一个新的列表retdataset = []# 对于dataset的每一行for featvec in dataset:# if第axis列的数据刚好和value相等if featvec[axis] == value:# reducedfeature先获取索引从第0个到axis-1的元素，一共axis个reducedfeatvec = featvec[:axis]# reducedfeature继续获取索引从第axis+1开始的所有元素# reducedfeature后面再获取从第axis+2个开始一直到最后一个元素reducedfeatvec.extend(featvec[axis + 1:])# retdataset存储了reducedfeature# retdataset中刚好没有位置索引为axis的元素retdataset.append(reducedfeatvec)return retdatasetdef choosebestfeaturetosplit(dataset):# 对dataset第0行求长度，获得列数，然后再减去1numfeatures = len(dataset[0]) - 1# 调用函数calcShannonEnt获得dataset的香农熵baseentroy = calcShannonEnt(dataset)# 定义一个常数bestinfogain = 0.0# 定义一个常数bestfeature = -1# 对于numfeatures中的每一个数# numfeatures比dataset的列数少一个for i in range(numfeatures):# 对于每一个在dataset中的元素，按照位置索引为i的形式提取featlist = [example[i] for example in dataset]# set是一个内置函数，将featlist这个列表转化为集合# 集合具有合并同类项的作用，重复的元素只会保留一个uniquevals = set(featlist)# 定义一个常数newentropy = 0.0# 对于uniquevals中的每一个值for value in uniquevals:# 调用splitdataset进行子集划分subdataset = splitdataset(dataset, i, value)# 获取每一个元素的香农熵prob = len(subdataset) / float(len(dataset))# 更新香农熵newentropy += prob * calcShannonEnt(subdataset)# 获得香农熵的变化量infogain = baseentroy - newentropy# 如果变化量查过阈值if (infogain > bestinfogain):# 新变化=变化量bestinfogain = infogain# 给bestfeature赋值ibestfeature = ireturn bestfeaturedef majoritycnt(classlist):# classcount是一个空字典classcount = {}for vote in classlist:# classlist是一个外部导入的参数# 从if条件来看，classlist也是一个字典# 对于classlist字典里的每一个键if vote not in classcount.keys():# 如果classlist里的键和clssscount里的键不一样# classcount字典里的vote键赋值0classcount[vote] = 0# 如果classlist里的键和clssscount里的键一样# classcount字典里的vote键值+1classcount[vote] += 1# Python 3中字典的iteritems()方法已被items()方法取代sortedclasscount = sorted(classcount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)return sortedclasscount[0][0]def creattree(dataset, labels):# 对dataset中的最后一列取值# classlist是一个列元素列表classlist = [example[-1] for example in dataset]# 修正判断条件的括号# classlist.count(classlist[0])获得的是classlist列元素的第一个元素出现的次数# len(classlist)是classlist的行数，等于dataset中样本的数量if classlist.count(classlist[0]) == len(classlist):return classlist[0]# dataset[0]代表的是列数，如果列数=1，就直接返回classlist代入majoritycnt()函数的值if len(dataset[0]) == 1:return majoritycnt(classlist)# bestfeat通过choosebestfeaturetosplit(dataset)函数取值bestfeat = choosebestfeaturetosplit(dataset)# bestfeatlabel通过labels[bestfeat]函数取值bestfeatlabel = labels[bestfeat]# mytree是一个空字典，字典的键为bestfeatlabel，键值暂时是一个空字典mytree = {bestfeatlabel: {}}# 从特征标签中删除bestfeaturedel (labels[bestfeat])# featvalues的取值是dataset中位置索引为bestfeat的行featvalues = [example[bestfeat] for example in dataset]# 合并同类项uniquevals = set(featvalues)# 对于每一项for value in uniquevals:# sublabels是一个lables的副本sublabels = labels[:]# 获得决策树mytree[bestfeatlabel][value] = creattree(splitdataset(dataset, bestfeat, value), sublabels)return mytree# 测试代码
dataset, labels = creatDataset()
tree = creattree(dataset, labels.copy())
print("决策树:", tree)【3】总结
学习了决策树的基础知识。
