最近我們被客戶要求撰寫關於決策樹的研究報告，包括一些圖形和統計輸出。
在本文中，決策樹是對例子進行分類的一種簡單表示。它是一種有監督的機器學習技術，數據根據某個參數被連續分割。決策樹分析可以幫助解決分類和回歸問題 （ 點擊文末「閱讀原文」獲取完整代碼數據******** ） 。
決策樹算法將數據集分解成更小的子集；同時，相關的決策樹也在逐步發展。決策樹由節點（測試某個屬性的值）、邊/分支（對應於測試的結果並連接到下一個節點或葉子）和葉子節點（預測結果的終端節點）組成，使其成為一個完整的結構。
」
擴展：GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升決策樹
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升決策樹。DT－Decision Tree決策樹，GB是Gradient Boosting，是一種學習策略，GBDT的含義就是用Gradient Boosting的策略訓練出來的DT模型。
在這篇文章中，我們將學習Python中決策樹的實現，使用scikit learn包。
對於我們的分析，我們選擇了一個非常相關和獨特的數據集，該數據集適用於醫學科學領域，它將有助於預測病人是否患有糖尿病 （ 查看文末了解數據免費獲取方式 ） ，基於數據集中採集的變量。這些信息來自國家糖尿病、消化道和腎臟疾病研究所，包括預測變量，如病人的BMI、懷孕情況、胰島素水平、年齡等。讓我們直接用決策樹算法來解決這個問題，進行分類。
用Python實現決策樹
對於任何數據分析問題，我們首先要清理數據集，刪除數據中的所有空值和缺失值。在這種情況下，我們不是在處理錯誤的數據，這使我們省去了這一步。
# 加載庫
from sklearn.model_selection import train_test_split #導入 train_test_split 函數
from sklearn import metrics #導入scikit-learn模塊以計算準確率
# 載入數據集
data = pd.read_csv("diabs.csv", header=None, names=col_names)
讓我們看看這個數據集的前幾行是什麼樣子的
pima.head()
#在特徵和目標變量中拆分數據集
X = pima[feature] # 特徵
y = pima.label # 目標變量
3. 我們把數據按70:30的比例分成訓練集和測試集。
# 將數據集分成訓練集和測試集
train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1) # 70%的訓練和30%的測試
標準做法，你可以根據需要調整70:30至80:20。
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# 創建決策樹分類器對象
clf = DecisionTreeClassifier()
5. 估計分類器預測結果的準確程度。準確度是通過比較實際測試集值和預測值來計算的。
# 模型準確率，分類器正確的機率是多少？
print("準確率:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
我們的決策樹算法有67.53%的準確性。這麼高的數值通常被認為是好的模型。
決策樹的可視化。
Image(graph.create_png())
你會注意到，在這個決策樹圖中，每個內部節點都有一個分割數據的決策規則。
衡量通過決策樹分析創建的節點的不純度
Gini指的是Gini比，衡量決策樹中節點的不純度。人們可以認為，當一個節點的所有記錄都屬於同一類別時，該節點是純的。這樣的節點被稱為葉子節點。
在我們上面的結果中，由於結果的複雜性，完整的決策樹很難解釋。修剪一棵樹對於結果的理解和優化它是至關重要的。這種優化可以通過以下三種方式之一進行。
在我們的案例中，我們將改變樹的最大深度作為預修剪的控制變量。讓我們試試max_depth=3。
# 創建決策樹分類器對象
DecisionTree( max_depth=3)
在Pre-pruning上，決策樹算法的準確率提高到77.05%，明顯優於之前的模型。
決策樹在Python中的實現
Image(graph.create_png())
結果：
這個修剪過的模型的結果看起來很容易解釋。有了這個，我們就能夠對數據進行分類，並預測一個人是否患有糖尿病。但是，決策樹並不是你可以用來提取這些信息的唯一技術，你還可以探索其他各種方法。
如果你想學習和實現這些算法，那麼你應該探索通過輔助方法學習，並得到專業人士的1對1指導。拓端數據科學職業軌道計劃保證了1:1的指導，項目驅動的方法，職業輔導，提供實習工作項目保證，來幫助你將職業生涯轉變為數據驅動和決策的角色。請聯繫我們以了解更多信息!
數據獲取
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