決策樹(shù)介紹及使用

• 目錄
• • 介紹
  • 原理
  • Python 中的使用方法
  • C++中的使用方法
  • • 將Python訓(xùn)練的模型在C++中的使用
    • 在C++中訓(xùn)練并使用

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決策樹(shù)是一種基本的分類(lèi)和回歸方法。它通過(guò)構(gòu)建一棵樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征或?qū)傩?，每條邊代表該特征或?qū)傩缘囊粋€(gè)取值，每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)預(yù)測(cè)值。

構(gòu)建決策樹(shù)的過(guò)程就是一個(gè)遞歸過(guò)程，每次選擇最優(yōu)的特征或?qū)傩?，使得將?shù)據(jù)分成的各組具有最高的純度。純度可以用不同的度量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量，如基尼系數(shù)、信息增益等。

決策樹(shù)的優(yōu)點(diǎn)是易于理解和可解釋性強(qiáng)，可以直接看出每個(gè)特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)程度。缺點(diǎn)是易于過(guò)擬合，樹(shù)的深度和葉子數(shù)量過(guò)大會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合問(wèn)題。為了防止過(guò)擬合，通常使用剪枝策略或者限制樹(shù)的深度來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題.

原理

決策樹(shù)的建立是在一個(gè)訓(xùn)練集的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，目的是尋找一種對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題最優(yōu)的特征劃分方式，并以此構(gòu)建一棵決策樹(shù)。

建立決策樹(shù)的過(guò)程一般分為三個(gè)步驟：

1 選擇最優(yōu)的劃分特征
2 按照特征的不同取值劃分?jǐn)?shù)據(jù)集
3 遞歸構(gòu)建子樹(shù)。

在選擇劃分特征時(shí)，一般使用信息熵或者信息增益來(lái)度量，信息熵越小，說(shuō)明數(shù)據(jù)集的純度越高。而信息增益是信息熵減去劃分后的信息熵。

在每次遞歸時(shí)，按照選定的特征將數(shù)據(jù)集劃分成不同的子集，并對(duì)每一個(gè)子集重復(fù)上述過(guò)程，直到滿足停止條件為止。停止條件可以是達(dá)到大深度、節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集純度達(dá)到最高或者達(dá)到最小樣本數(shù)。

最終形成的決策樹(shù)就是一棵從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征，每條邊代表該特征的一個(gè)取值，葉子節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果的樹(shù)結(jié)構(gòu)。在預(yù)測(cè)時(shí)，對(duì)于新的樣本，從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，按照該樣本特征的取值走過(guò)決策樹(shù)的邊，直到到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)。葉子節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)結(jié)果就是對(duì)該樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果。

決策樹(shù)模型是一種較為簡(jiǎn)單，直觀，易于實(shí)現(xiàn)和理解的算法，并且在許多場(chǎng)景下都有著良好的表現(xiàn)。然而，決策樹(shù)也有其缺點(diǎn)，容易過(guò)擬合，在高維數(shù)據(jù)和具有噪聲的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。需要通過(guò)剪枝，限制樹(shù)的深度等手段來(lái)緩解這些問(wèn)題。

Python 中的使用方法

使用 Python 庫(kù) scikit-learn 構(gòu)建決策樹(shù)的簡(jiǎn)單樣例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import joblib

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Split dataset
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# Training
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

print("Accuracy on training set: {:.3f}".format(clf.score(X_train, y_train)))
print("Accuracy on test set: {:.3f}".format(clf.score(X_test, y_test)))

# Save the model
joblib.dump(clf, 'decision_tree.pkl')

# Load the model
clf_loaded = joblib.load('decision_tree.pkl')

# Use the loaded model to make predictions on new data
predictions = clf_loaded.predict(X_test)
print(predictions )

C++中的使用方法 將Python訓(xùn)練的模型在C++中的使用

sklearn-caffe 是一個(gè) Python 庫(kù)，可以將 scikit-learn 模型轉(zhuǎn)換為 Caffe 模型。

from sklearn.externals import joblib
from sklearn2caffe import sklearn2caffe

clf = joblib.load('decision_tree.pkl')

# Convert the model
model_def, model_weights = sklearn2caffe(clf, 'input', 'output')

# Save the model to prototxt and caffemodel files
with open("decision_tree.prototxt", "w") as f:
    f.write(model_def)

with open("decision_tree.caffemodel", "wb") as f:
    f.write(model_weights.SerializeToString())

在這個(gè)示例中,我們首先加載我們之前訓(xùn)練并保存的決策樹(shù)模型，并使用sklearn2caffe函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為Caffe模型。 然后,我們使用寫(xiě)入文件的方式將轉(zhuǎn)換后的模型分別保存為 prototxt 和 caffemodel 文件。

這個(gè)轉(zhuǎn)換工具可以將很多Scikit-learn模型轉(zhuǎn)化為Caffe模型，但是對(duì)于決策樹(shù)，由于它不需要深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架,所以不能轉(zhuǎn)化為caffe模型。

決策樹(shù)通常是基于樹(shù)的結(jié)構(gòu)，無(wú)需網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在c++中通常是使用傳統(tǒng)的算法結(jié)構(gòu)構(gòu)建的或者直接使用sklearn提供的接口進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在 C++ 中使用已經(jīng)用 Python 保存的決策樹(shù)模型需要一些額外的庫(kù)和工具, 你需要在c++環(huán)境里安裝 Caffe。

#include#includeint main() {// Load the model
    caffe::Netnet("path_to_deploy_prototxt", caffe::TEST);
    net.CopyTrainedLayersFrom("path_to_caffemodel");

    // Prepare input
    std::vector* >input_blobs = net.input_blobs();
    input_blobs[0]->Reshape(1, 3, 224, 224);
    net.Reshape();

    // Fill input with data
    float* input_data = input_blobs[0]->mutable_cpu_data();
    // ... fill input_data ...

    // Run forward pass
    net.Forward();

    // Get the output
    std::vector* >output_blobs = net.output_blobs();
    float* output_data = output_blobs[0]->mutable_cpu_data();

    // ... do something with the output ...
    return 0;
}

需要注意的是, 在C++環(huán)境下使用模型可能會(huì)比在Python環(huán)境下慢很多，因?yàn)镻ython有許多優(yōu)化和便利的庫(kù)可供使用。如果需要高性能，建議使用C++或其他語(yǔ)言進(jìn)行優(yōu)化。

在C++中訓(xùn)練并使用

在 C++ 中也有很多庫(kù)和工具可以直接訓(xùn)練決策樹(shù)模型并使用它進(jìn)行預(yù)測(cè)。這些庫(kù)和工具通常提供了與 scikit-learn 類(lèi)似的 API，并且可以在 C++ 中使用。

一個(gè)常用的 C++ 庫(kù)是 OpenCV，它提供了一個(gè) C++ 類(lèi) CvRTrees 用來(lái)構(gòu)建和使用決策樹(shù)。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼,展示了如何使用 OpenCV 構(gòu)建決策樹(shù)并進(jìn)行訓(xùn)練、保存、加載及預(yù)測(cè)。

#includeint main() {// Create decision tree
    cv::Ptrdtree = cv::ml::DTrees::create();

    // Set the training data
    cv::Mat_train_data(n_samples, n_features);
    cv::Mat_train_labels(n_samples, 1);
    // ... fill train_data and train_labels ...

    // Train the decision tree
    dtree->train(train_data, cv::ml::ROW_SAMPLE, train_labels);

    // Prepare input
    cv::Mat_test_data(1, n_features);

    // Run prediction
    float result = dtree->predict(test_data);
    
	 // Save the model
    dtree->save("decision_tree.xml");

    // Load the model
    cv::Ptrdtree_loaded =cv::ml::DTrees::load("decision_tree.xml");

    // Use the loaded model to make predictions on new data
    float result = dtree_loaded->predict(test_data);
    
    return 0;
}

需要注意的是，還有其他C++庫(kù)也提供了訓(xùn)練和使用決策樹(shù)的能力，如 LightGBM，XGBoost。不過(guò)和OpenCV相比，它們都是基于boosting算法實(shí)現(xiàn)的，在一般情況下運(yùn)行速度更快，同時(shí)也更加高效。但是它們的使用可能更加復(fù)雜，對(duì)于新手來(lái)說(shuō)需要花費(fèi)更多時(shí)間去學(xué)習(xí)。

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