Python实现决策树C4.5算法的示例

yipeiwu_com6年前Python基础

为什么要改进成C4.5算法

原理

C4.5算法是在ID3算法上的一种改进,它与ID3算法最大的区别就是特征选择上有所不同,一个是基于信息增益比,一个是基于信息增益。

之所以这样做是因为信息增益倾向于选择取值比较多的特征(特征越多,条件熵(特征划分后的类别变量的熵)越小,信息增益就越大);因此在信息增益下面加一个分母,该分母是当前所选特征的熵,注意:这里而不是类别变量的熵了。

这样就构成了新的特征选择准则,叫做信息增益比。为什么加了这样一个分母就会消除ID3算法倾向于选择取值较多的特征呢?

因为特征取值越多,该特征的熵就越大,分母也就越大,所以信息增益比就会减小,而不是像信息增益那样增大了,一定程度消除了算法对特征取值范围的影响。

实现

在算法实现上,C4.5算法只是修改了信息增益计算的函数calcShannonEntOfFeature和最优特征选择函数chooseBestFeatureToSplit。

calcShannonEntOfFeature在ID3的calcShannonEnt函数上加了个参数feat,ID3中该函数只用计算类别变量的熵,而calcShannonEntOfFeature可以计算指定特征或者类别变量的熵。

chooseBestFeatureToSplit函数在计算好信息增益后,同时计算了当前特征的熵IV,然后相除得到信息增益比,以最大信息增益比作为最优特征。

在划分数据的时候,有可能出现特征取同一个值,那么该特征的熵为0,同时信息增益也为0(类别变量划分前后一样,因为特征只有一个取值),0/0没有意义,可以跳过该特征。

#coding=utf-8
import operator
from math import log
import time
import os, sys
import string

def createDataSet(trainDataFile):
 print trainDataFile
 dataSet = []
 try:
 fin = open(trainDataFile)
 for line in fin:
  line = line.strip()
  cols = line.split('\t')
  row = [cols[1], cols[2], cols[3], cols[4], cols[5], cols[6], cols[7], cols[8], cols[9], cols[10], cols[0]]
  dataSet.append(row)
  #print row
 except:
 print 'Usage xxx.py trainDataFilePath'
 sys.exit()
 labels = ['cip1', 'cip2', 'cip3', 'cip4', 'sip1', 'sip2', 'sip3', 'sip4', 'sport', 'domain']
 print 'dataSetlen', len(dataSet)
 return dataSet, labels

#calc shannon entropy of label or feature
def calcShannonEntOfFeature(dataSet, feat):
 numEntries = len(dataSet)
 labelCounts = {}
 for feaVec in dataSet:
 currentLabel = feaVec[feat]
 if currentLabel not in labelCounts:
  labelCounts[currentLabel] = 0
 labelCounts[currentLabel] += 1
 shannonEnt = 0.0
 for key in labelCounts:
 prob = float(labelCounts[key])/numEntries
 shannonEnt -= prob * log(prob, 2)
 return shannonEnt

def splitDataSet(dataSet, axis, value):
 retDataSet = []
 for featVec in dataSet:
 if featVec[axis] == value:
  reducedFeatVec = featVec[:axis]
  reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])
  retDataSet.append(reducedFeatVec)
 return retDataSet
 
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
 numFeatures = len(dataSet[0]) - 1 #last col is label
 baseEntropy = calcShannonEntOfFeature(dataSet, -1)
 bestInfoGainRate = 0.0
 bestFeature = -1
 for i in range(numFeatures):
 featList = [example[i] for example in dataSet]
 uniqueVals = set(featList)
 newEntropy = 0.0
 for value in uniqueVals:
  subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)
  prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet))
  newEntropy += prob *calcShannonEntOfFeature(subDataSet, -1) #calc conditional entropy
 infoGain = baseEntropy - newEntropy
    iv = calcShannonEntOfFeature(dataSet, i)
 if(iv == 0): #value of the feature is all same,infoGain and iv all equal 0, skip the feature
 continue
    infoGainRate = infoGain / iv
 if infoGainRate > bestInfoGainRate:
  bestInfoGainRate = infoGainRate
  bestFeature = i
 return bestFeature
  
#feature is exhaustive, reture what you want label
def majorityCnt(classList):
 classCount = {}
 for vote in classList:
 if vote not in classCount.keys():
  classCount[vote] = 0
 classCount[vote] += 1
 return max(classCount)  
 
def createTree(dataSet, labels):
 classList = [example[-1] for example in dataSet]
 if classList.count(classList[0]) ==len(classList): #all data is the same label
 return classList[0]
 if len(dataSet[0]) == 1: #all feature is exhaustive
 return majorityCnt(classList)
 bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
 bestFeatLabel = labels[bestFeat]
 if(bestFeat == -1): #特征一样,但类别不一样,即类别与特征不相关,随机选第一个类别做分类结果
 return classList[0] 
 myTree = {bestFeatLabel:{}}
 del(labels[bestFeat])
 featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]
 uniqueVals = set(featValues)
 for value in uniqueVals:
 subLabels = labels[:]
 myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value),subLabels)
 return myTree
 
def main():
 if(len(sys.argv) < 3):
 print 'Usage xxx.py trainSet outputTreeFile'
 sys.exit()
 data,label = createDataSet(sys.argv[1])
 t1 = time.clock()
 myTree = createTree(data,label)
 t2 = time.clock()
 fout = open(sys.argv[2], 'w')
 fout.write(str(myTree))
 fout.close()
 print 'execute for ',t2-t1
if __name__=='__main__':
 main()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python使用fcntl模块实现程序加锁功能示例

本文实例讲述了python使用fcntl模块实现程序加锁功能。分享给大家供大家参考,具体如下: python 中引入给文件加锁的 fcntl模块 import fcntl 打开...

django 捕获异常和日志系统过程详解

这一块的内容很少, 异常使用try except即可, 日志只需要几行配置. 使用装饰器捕获方法内的所有异常 我使用装饰器来整个包裹一个方法, 捕获方法中的所有异常信息.并将其转为j...

Python基于回溯法子集树模板解决最佳作业调度问题示例

Python基于回溯法子集树模板解决最佳作业调度问题示例

本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板解决最佳作业调度问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 问题 给定 n 个作业,每一个作业都有两项子任务需要分别在两台机器上完成。每一个作业...

Python3日期与时间戳转换的几种方法详解

日期和时间的相互转换可以利用Python内置模块 time 和 datetime 完成,且有多种方法供我们选择,当然转换时我们可以直接利用当前时间或指定的字符串格式的时间格式。 获取当前...

实例讲解Python中global语句下全局变量的值的修改

Python的全局变量:int string, list, dic(map) 如果存在global就能够修改它的值。而不管这个global是否是存在于if中,也不管这个if是否能够执行到...