Scikit-Learn 决策树与随机森林

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以下内容转自 数析学院，只节选了部分，有需要的同学可以直接查看原文

向大家介绍在 Python 中利用 Scikit-Learn 工具库进行决策树分类器与随机森林模型建模的相关方法。

首先导入相关的的可视化工具：

1. %matplotlib inline
   
2. import numpy as np
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import seaborn as sns; sns.set()

复制代码

运用 make_blobs 生成本节示例数据，300 个随机样本分为四个类型，如下图所示：

1. from sklearn.datasets import make_blobs
   
2. 
   
3. X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4,
   
4.                   random_state=0, cluster_std=1.0)
   
5. plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='rainbow');

复制代码

接下来，我们导入 Scikit-Learn 中的 DecisionTreeClassifier 工具，构建并训练一个决策树分类器：

1. from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   
2. tree = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)

复制代码

为了直观地呈现模型效果，构建如下函数 visualize_classifier ：

1. def visualize_classifier(model, X, y, ax=None, cmap='rainbow'):
   
2.     ax = ax or plt.gca()
   
3.    
   
4.     # 绘制用于训练的样本点
   
5.     ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=cmap,
   
6.                clim=(y.min(), y.max()), zorder=3)
   
7.     ax.axis('tight')
   
8.     ax.axis('off')
   
9.     xlim = ax.get_xlim()
   
10.     ylim = ax.get_ylim()
    
11.    
    
12.     # 拟合估计值
    
13.     model.fit(X, y)
    
14.     xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(*xlim, num=200),
    
15.                          np.linspace(*ylim, num=200))
    
16.     Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]).reshape(xx.shape)
    
17. 
    
18.     # 根据估计结果绘制彩色区块
    
19.     n_classes = len(np.unique(y))
    
20.     contours = ax.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.3,
    
21.                            levels=np.arange(n_classes + 1) - 0.5,
    
22.                            cmap=cmap, clim=(y.min(), y.max()),
    
23.                            zorder=1)
    
24. 
    
25.     ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim)

复制代码

可以看到，我们训练的分类器模型以图中的色块区域将样本点划分为了不同的类型：

1. visualize_classifier(DecisionTreeClassifier(), X, y)

复制代码

以上内容节选自 数析学院，后文还有介绍 其他分类工具以及数字识别实例等，内容较多，先搬运到这，有需要的同学可以先直接到 数析学院 查看原文

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关键词：scikit-learn Learn 随机森林 Earn SCI

感谢分享好资源！

谢谢分享

谢谢分享，如果可以附上原文地址就更好了~~~

xiaoying3146 发表于 2017-8-29 08:57
谢谢分享，如果可以附上原文地址就更好了~~~

是从数析学院网站搬运的，不好直接给链接，直接搜索数析学院或者“Scikit-Learn 决策树与随机森林”都可以找到原文