编写Python代码,利用决策树方法进行最高天气预测 注意不可以使用sklearn训练模型 year,moth,day,week分别表示的具体的时间 temp_2:前天的最高温度值 temp_1:昨天的最高温度值 average:在历史中,每年这一天的平均最高温度值 actual:标签值,当天的真实最高温度 其中,原始数据中在week列中并不是一些数值特征,而是表示周几的字符串,需要进行数据预处理,使用编码方式:One-Hot Encoding,one-hot 编码类似于虚拟变量,是一种将分类变量转换为几个二进制列的方法。其中 1 代表某个输入属于该类别。数据集为temps.csv。使用创建三个python包第一个命名为"decision_tree_base.py"第二个名为"decision_tree_classifier.py"第三个命名为"random_forest_ classifier.py"最后使用graphviz画图

时间: 2024-03-10 17:44:44 浏览: 122
以下是一个简单的决策树分类器的 Python 代码示例,基于 ID3 算法和信息增益作为分裂准则: decision_tree_base.py: ```python import numpy as np class Node: """决策树节点类""" def __init__(self, feature=None, threshold=None, value=None, left=None, right=None): self.feature = feature # 当前节点分裂的特征 self.threshold = threshold # 当前节点分裂的阈值 self.value = value # 叶节点的预测值 self.left = left # 左子树 self.right = right # 右子树 class DecisionTree: """决策树分类器类""" def __init__(self, max_depth=float('inf'), min_samples_split=2, criterion='entropy'): self.max_depth = max_depth # 决策树的最大深度 self.min_samples_split = min_samples_split # 分裂所需的最小样本数 self.criterion = criterion # 分裂准则,默认为信息熵 self.tree = None # 决策树模型 def fit(self, X, y): self.tree = self._build_tree(X, y, depth=0) def predict(self, X): y_pred = [self._predict_example(x, self.tree) for x in X] return np.array(y_pred) def _build_tree(self, X, y, depth): """递归构建决策树""" n_samples, n_features = X.shape # 如果样本数小于分裂所需的最小样本数,或者决策树深度达到最大深度,直接返回叶节点 if n_samples < self.min_samples_split or depth >= self.max_depth: return Node(value=np.mean(y)) # 计算当前节点的分裂准则的值 if self.criterion == 'entropy': gain_function = self._information_gain elif self.criterion == 'gini': gain_function = self._gini_impurity gain, feature, threshold = max((gain_function(X[:, i], y), i, t) for i in range(n_features) for t in np.unique(X[:, i])) # 如果当前节点无法分裂,则返回叶节点 if gain == 0: return Node(value=np.mean(y)) # 根据当前节点的最优特征和阈值进行分裂 left_idxs = X[:, feature] <= threshold right_idxs = X[:, feature] > threshold left = self._build_tree(X[left_idxs], y[left_idxs], depth+1) right = self._build_tree(X[right_idxs], y[right_idxs], depth+1) return Node(feature=feature, threshold=threshold, left=left, right=right) def _predict_example(self, x, tree): """预测单个样本""" if tree.value is not None: return tree.value if x[tree.feature] <= tree.threshold: return self._predict_example(x, tree.left) else: return self._predict_example(x, tree.right) def _information_gain(self, X_feature, y): """计算信息增益""" entropy_parent = self._entropy(y) n = len(X_feature) thresholds = np.unique(X_feature) entropies_children = [self._entropy(y[X_feature <= t]) * sum(X_feature <= t) / n + self._entropy(y[X_feature > t]) * sum(X_feature > t) / n for t in thresholds] weights_children = [sum(X_feature <= t) / n for t in thresholds] entropy_children = sum(entropies_children) return entropy_parent - entropy_children def _gini_impurity(self, X_feature, y): """计算基尼不纯度""" n = len(X_feature) thresholds = np.unique(X_feature) ginis_children = [self._gini_impurity(y[X_feature <= t]) * sum(X_feature <= t) / n + self._gini_impurity(y[X_feature > t]) * sum(X_feature > t) / n for t in thresholds] weights_children = [sum(X_feature <= t) / n for t in thresholds] gini_children = sum(ginis_children) return gini_children def _entropy(self, y): """计算信息熵""" _, counts = np.unique(y, return_counts=True) probs = counts / len(y) return -np.sum(probs * np.log2(probs + 1e-6)) ``` decision_tree_classifier.py: ```python import pandas as pd from decision_tree_base import DecisionTree class DecisionTreeClassifier(DecisionTree): """决策树分类器类""" def __init__(self, max_depth=float('inf'), min_samples_split=2, criterion='entropy'): super().__init__(max_depth, min_samples_split, criterion) def fit(self, X, y): y = pd.factorize(y)[0] # 将分类标签转换为数值 super().fit(X, y) def predict(self, X): y_pred = super().predict(X) return pd.Series(y_pred).map({i: v for i, v in enumerate(np.unique(y_pred))}).values ``` random_forest_classifier.py: ```python import numpy as np from decision_tree_classifier import DecisionTreeClassifier class RandomForestClassifier: """随机森林分类器类""" def __init__(self, n_estimators=100, max_depth=float('inf'), min_samples_split=2, criterion='entropy', max_features='sqrt'): self.n_estimators = n_estimators # 决策树的数量 self.max_depth = max_depth # 决策树的最大深度 self.min_samples_split = min_samples_split # 分裂所需的最小样本数 self.criterion = criterion # 分裂准则,默认为信息熵 self.max_features = max_features # 每棵决策树使用的最大特征数 self.trees = [] # 决策树列表 def fit(self, X, y): n_samples, n_features = X.shape max_features = int(np.ceil(np.sqrt(n_features))) if self.max_features == 'sqrt' else self.max_features for i in range(self.n_estimators): tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=self.max_depth, min_samples_split=self.min_samples_split, criterion=self.criterion) idxs = np.random.choice(n_samples, n_samples, replace=True) # 自助采样 X_sampled, y_sampled = X[idxs], y[idxs] tree.fit(X_sampled[:, np.random.choice(n_features, max_features, replace=False)], y_sampled) # 随机选取特征 self.trees.append(tree) def predict(self, X): y_preds = np.array([tree.predict(X[:, tree.feature_importances_ > 0]) for tree in self.trees]) return np.apply_along_axis(lambda x: np.bincount(x).argmax(), axis=0, arr=y_preds) ``` 关于如何使用 One-Hot Encoding 进行数据预处理,可以使用 pandas 库的 `get_dummies` 函数。例如,如果数据集中有一列名为 `week`,包含了一些字符串,我们可以将其转换为多个二进制列,每列代表一种字符串对应的编码。示例代码如下: ```python import pandas as pd # 读取数据集 df = pd.read_csv('temps.csv') # 将字符串编码为多个二进制列 df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['week']) ``` 最后,使用 graphviz 库画图可以通过以下代码实现: ```python import graphviz from sklearn.tree import export_graphviz def plot_tree(tree): """绘制决策树""" dot_data = export_graphviz(tree, out_file=None, feature_names=X.columns, class_names=y.unique(), filled=True) graph = graphviz.Source(dot_data) return graph ``` 其中,`tree` 是一个决策树对象,`X` 是输入特征的 DataFrame,`y` 是标签的 Series。

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