决策树最优分箱 python DecisionTreeClassifier

时间: 2024-04-07 16:10:38 浏览: 195
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DecisionTreeClassifier

决策树算法本身并不直接支持最优分箱,但可以通过一些技巧实现。 一种方法是使用 sklearn 中的 DecisionTreeClassifier,然后将特征离散化为若干个分箱,并将每个分箱作为一个离散特征输入到决策树中。这样可以得到每个特征的最优分割点和最优分类结果。 另一种方法是借助 pandas 和 numpy 库进行手动分箱和计算最优分割点。具体步骤如下: 1. 对连续特征进行等距离离散化或等频率离散化,得到若干个分箱。 2. 对每个分箱计算其样本占比和目标变量的平均值。 3. 对每相邻两个分箱计算其平均值差异,选择差异最大的作为最优分割点。 下面是一个使用 pandas 和 numpy 实现最优分箱的示例代码: ```python import pandas as pd import numpy as np # 生成示例数据 df = pd.DataFrame({'feature': np.random.normal(0, 1, 100), 'label': np.random.randint(0, 2, 100)}) # 将 feature 离散化为 5 个分箱 df['feature_binned'] = pd.cut(df['feature'], bins=5, labels=False) # 计算每个分箱的样本数和目标变量的平均值 bin_stats = df.groupby('feature_binned')['label'].agg(['count', 'mean']) # 计算相邻两个分箱的平均值差异,选择差异最大的作为最优分割点 bin_stats['diff'] = bin_stats['mean'].diff().abs() split_point = bin_stats['diff'].idxmax() ``` 其中 bins 参数控制分箱的数量,labels=False 表示将分箱序号作为离散特征的取值。最后得到的 split_point 即为最优分割点。
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification def decision_tree_binning(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray, max_bin=10) -> list: '''利用决策树获得最优分箱的边界值列表''' from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier( criterion='', # 选择“信息熵”或基尼系数 max_leaf_nodes=max_bin, # 最大叶子节点数 min_samples_leaf=0.05) # 叶子节点样本数量最小占比 clf.fit(x_value.reshape(-1, 1), y_value) # 训练决策树 # 绘图 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree plt.figure(figsize=(14, 12)) # 指定图片大小 plot_tree(clf) plt.show() # 根据决策树进行分箱 n_nodes = clf.tree_.node_count # 决策树节点 children_left = clf.tree_.children_left children_right = clf.tree_.children_right threshold = clf.tree_.threshold # 开始分箱 boundary = [] for i in range(n_nodes): if children_left[i] != children_right[i]: # 获得决策树节点上的划分边界值 boundary.append(threshold[i]) boundary.sort() min_x = x_value.min() max_x = x_value.max() # max_x = x_value.max() + 0.1 # +0.1是为了考虑后续groupby操作时,能包含特征最大值的样本 boundary = [min_x] + boundary + [max_x] return boundary if __name__ == '__main__': data_x, data_y = make_classification(n_samples=, n_classes=, n_features=, n_informative=, random_state=) bin_result = decision_tree_binning(data_x[:, 0], data_y, max_bin=) bin_value = pd.cut(data_x[:, 0], bin_result).codes # 分箱的结果这个代码错在哪

指出下列代码中哪些是叶子节点import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification def decision_tree_binning(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray, max_bin=10) -> list: '''利用决策树获得最优分箱的边界值列表''' from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier( criterion='gini', # 选择“信息熵”或基尼系数 max_leaf_nodes=max_bin, # 最大叶子节点数 min_samples_leaf=0.05) # 叶子节点样本数量最小占比 clf.fit(x_value.reshape(-1, 1), y_value) # 训练决策树 # 绘图 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree plt.figure(figsize=(14, 12)) # 指定图片大小 plot_tree(clf) plt.show() # 根据决策树进行分箱 n_nodes = clf.tree_.node_count # 决策树节点 children_left = clf.tree_.children_left children_right = clf.tree_.children_right threshold = clf.tree_.threshold # 开始分箱 boundary = [] for i in range(n_nodes): if children_left[i] != children_right[i]: # 获得决策树节点上的划分边界值 boundary.append(threshold[i]) boundary.sort() min_x = x_value.min() max_x = x_value.max() # max_x = x_value.max() + 0.1 # +0.1是为了考虑后续groupby操作时,能包含特征最大值的样本 boundary = [min_x] + boundary + [max_x] return boundary if __name__ == '__main__': data_x, data_y = make_classification(n_samples=100, n_classes=2, n_features=20, n_informative=2, random_state=None) bin_result = decision_tree_binning(data_x[:, 0], data_y, max_bin=20) bin_value = pd.cut(data_x[:, 0], bin_result).codes # 分箱的结果

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