cart决策树 python
时间: 2023-10-06 22:07:21 浏览: 110
CART决策树是一种常用的分类回归树方法,可以用于处理离散取值区间和连续区间的数据。如果你对之前的简易决策树还不太了解,可以先复习一下。
在Python中,你可以使用sklearn包来实现CART决策树。之前有人根据sklearn的实现效果写了一个通用决策树,支持连续区间的取值范围。你可以使用这个通用决策树进行预测。具体的代码和使用方法可以在提供的链接中找到。
在这个通用决策树的代码中,有一个predict函数用于进行预测。这个函数会接受一个输入X,并返回对应的预测结果y。在函数中,会通过遍历决策树的结点来进行预测,并根据结点的条件进行判断。最终得到的预测结果保存在y中,并返回给用户。
所以,如果你想使用CART决策树进行预测,你可以先了解一下sklearn中的实现方法,然后使用提供的通用决策树进行预测。
相关问题
cart决策树python
CART(Classification and Regression Tree)是一种基于树结构的决策模型,它既可以用于分类问题,也可以用于回归问题。CART 决策树是一种二叉树,每个非叶节点表示一个特征属性测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域内的分支,每个叶节点存放一个类别或者值。在构建 CART 决策树时,通过递归的方式将训练数据集划分成更小的子集,直到子集中的数据能够被简单的分类或回归。
在 Python 中,可以使用 scikit-learn 库来构建 CART 决策树模型。scikit-learn 提供了 DecisionTreeClassifier 和 DecisionTreeRegressor 两个类来分别实现分类和回归问题的 CART 决策树模型。这两个类的使用方法类似,主要步骤如下:
1. 导入库和数据
2. 创建 DecisionTreeClassifier 或 DecisionTreeRegressor 对象,并设置参数
3. 使用 fit() 方法拟合模型
4. 使用 predict() 方法进行预测
cart决策树python代码
下面是一个简单的 CART 决策树的 Python 实现:
```python
import numpy as np
class CARTDecisionTree:
def __init__(self, max_depth=10, min_samples_split=2):
self.max_depth = max_depth
self.min_samples_split = min_samples_split
def fit(self, X, y):
self.tree = self.build_tree(X, y)
def build_tree(self, X, y, depth=0):
n_samples, n_features = X.shape
n_labels = len(np.unique(y))
# 检查是否应该停止分裂
if (depth >= self.max_depth or
n_labels == 1 or
n_samples < self.min_samples_split):
return np.argmax(np.bincount(y))
# 寻找最佳分割特征和阈值
best_feature, best_threshold = self.get_best_split(X, y, n_samples, n_features)
# 分割样本集并递归构建子树
left_indices = X[:, best_feature] < best_threshold
right_indices = X[:, best_feature] >= best_threshold
left_subtree = self.build_tree(X[left_indices], y[left_indices], depth+1)
right_subtree = self.build_tree(X[right_indices], y[right_indices], depth+1)
return {'feature': best_feature, 'threshold': best_threshold,
'left': left_subtree, 'right': right_subtree}
def get_best_split(self, X, y, n_samples, n_features):
best_gini = float('inf')
best_feature, best_threshold = None, None
# 遍历所有特征和阈值,找到最佳分割
for feature in range(n_features):
thresholds = np.unique(X[:, feature])
for threshold in thresholds:
left_indices = X[:, feature] < threshold
right_indices = X[:, feature] >= threshold
if (len(left_indices) == 0 or len(right_indices) == 0):
continue
gini = self.gini_index(y, left_indices, right_indices)
if gini < best_gini:
best_gini = gini
best_feature = feature
best_threshold = threshold
return best_feature, best_threshold
def gini_index(self, y, left_indices, right_indices):
n_left, n_right = len(left_indices), len(right_indices)
gini_left, gini_right = 0, 0
if n_left > 0:
labels_left, counts_left = np.unique(y[left_indices], return_counts=True)
gini_left = 1 - np.sum((counts_left / n_left) ** 2)
if n_right > 0:
labels_right, counts_right = np.unique(y[right_indices], return_counts=True)
gini_right = 1 - np.sum((counts_right / n_right) ** 2)
gini = (n_left * gini_left + n_right * gini_right) / (n_left + n_right)
return gini
def predict(self, X):
return np.array([self.predict_sample(x, self.tree) for x in X])
def predict_sample(self, x, tree):
if isinstance(tree, int):
return tree
feature, threshold = tree['feature'], tree['threshold']
if x[feature] < threshold:
return self.predict_sample(x, tree['left'])
else:
return self.predict_sample(x, tree['right'])
```
需要注意的是,上述代码实现的 CART 决策树仅支持分类问题。如果要用于回归问题,需要对 `gini_index` 方法进行修改,使用其他的评估指标(如 MSE)。
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