单层决策树和修建决策树

单层决策树是一种简单的决策树模型，它只有一个节点和两个叶子节点。该节点根据一个特征对数据进行划分，并根据划分结果预测数据的类别。单层决策树通常用于解决二分类问题。修建决策树是指通过剪枝操作减少决策树的复杂度，以提高模型的泛化能力和预测性能。

下面是单层决策树和修建决策树的示例：

1. 单层决策树[^1]：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建单层决策树模型
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

2. 修建决策树：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 修建决策树
model.prune()

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

相关问题

用python写单层决策树

好的，以下是用Python实现单层决策树的示例代码：

from numpy import *

def loadSimpData():
    datMat = matrix([[1., 2.1],
                     [2., 1.1],
                     [1.3, 1.],
                     [1., 1.],
                     [2., 1.]])
    classLabels = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0]
    return datMat, classLabels

def stumpClassify(dataMatrix, dimen, threshVal, threshIneq):
    retArray = ones((shape(dataMatrix)[0], 1))
    if threshIneq == 'lt':
        retArray[dataMatrix[:, dimen] <= threshVal] = -1.0
    else:
        retArray[dataMatrix[:, dimen] > threshVal] = -1.0
    return retArray

def buildStump(dataArr, classLabels, D):
    dataMatrix = mat(dataArr)
    labelMat = mat(classLabels).T
    m, n = shape(dataMatrix)
    numSteps = 10.0
    bestStump = {}
    bestClasEst = mat(zeros((m, 1)))
    minError = inf 
    for i in range(n):
        rangeMin = dataMatrix[:, i].min()
        rangeMax = dataMatrix[:, i].max()
        stepSize = (rangeMax - rangeMin) / numSteps
        for j in range(-1, int(numSteps) + 1):
            for inequal in ['lt', 'gt']:
                threshVal = (rangeMin + float(j) * stepSize)
                predictedVals = stumpClassify(dataMatrix, i, threshVal, inequal)
                errArr = mat(ones((m, 1)))
                errArr[predictedVals == labelMat] = 0
                weightedError = D.T * errArr
                if weightedError < minError:
                    minError = weightedError
                    bestClasEst = predictedVals.copy()
                    bestStump['dim'] = i
                    bestStump['thresh'] = threshVal
                    bestStump['ineq'] = inequal
    return bestStump, minError, bestClasEst

def adaBoostTrainDS(dataArr, classLabels, numIt=40):
    weakClassArr = []
    m = shape(dataArr)[0]
    D = mat(ones((m, 1)) / m)
    aggClassEst = mat(zeros((m, 1)))
    for i in range(numIt):
        bestStump, error, classEst = buildStump(dataArr, classLabels, D)
        alpha = float(0.5 * log((1.0 - error) / max(error, 1e-16)))
        bestStump['alpha'] = alpha
        weakClassArr.append(bestStump)
        expon = multiply(-1 * alpha * mat(classLabels).T, classEst)
        D = multiply(D, exp(expon))
        D = D / D.sum()
        aggClassEst += alpha * classEst
        aggErrors = multiply(sign(aggClassEst) != mat(classLabels).T, ones((m, 1)))
        errorRate = aggErrors.sum() / m
        if errorRate == 0.0:
            break
    return weakClassArr

datArr, classLabels = loadSimpData()
classifierArray = adaBoostTrainDS(datArr, classLabels, 9)

print(classifierArray)

以上是一个简单的单层决策树的AdaBoost实现，其模型根据样本数据的特征生成分类阈值，并通过AdaBoost算法不断加强分类器的准确性。具体来说，`stumpClassify()`函数实现了单层决策树的分类过程，而`buildStump()`函数根据样本数据特征选择出最佳的单层决策树分类器及其分类阈值。`adaBoostTrainDS()`函数则使用AdaBoost算法在训练数据上训练多个单层决策树分类器，并将其组合成一个强分类器。最后输出的`classifierArray`为一个包含多个单层决策树分类器及其权重的数组。

ADaboost中的单层决策树集合

在 AdaBoost 算法中，单层决策树也被称为弱分类器。AdaBoost 通过迭代训练弱分类器，并将它们组合成一个强分类器，从而提高分类准确率。在每次迭代中，AdaBoost 都会根据当前的样本权重训练一个单层决策树（也可以是其他弱分类器），并根据分类误差率更新样本权重。最终，AdaBoost 将每个单层决策树的分类结果进行加权投票，得到最终的分类结果。因此，单层决策树集合就是 AdaBoost 算法中所有弱分类器的集合。