Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 part. 5
Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
決定木
質問によって分類するモデルです.決定木アルゴリズムでは情報利得が最大となるようにします.
\begin{align} IG(D_{p}, f) = I(D_{p}) - \sum_{j=1}^{\infty} \dfrac{N_{j}}{N_{p}}I(D_{j}) \end{align}
from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02): markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): if markers[idx] == 'x': plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=colors[idx], marker=markers[idx], label=cl,) else: plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=colors[idx], marker=markers[idx], label=cl, edgecolor='black') iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, [2, 3]] y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1, stratify=y) tree_model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=4, random_state=1) tree_model.fit(X_train, y_train) X_combined = np.vstack((X_train, X_test)) y_combined = np.hstack((y_train, y_test)) plot_decision_regions(X_combined, y_combined, classifier=tree_model, test_idx=range(105, 150)) plt.xlabel('petal length [cm]') plt.ylabel('petal width [cm]') plt.legend(loc='upper left') plt.tight_layout() plt.show()
感想
決定木の概念的なものは分かりましたが,自分で実装してないので深い理解は至りませんでした.別の機会に調べようと思います.