Machine Learning with Tree-Based Models in Python
Elie Kawerk
Data Scientist
Decision Tree: โครงสร้างข้อมูลที่จัดเรียงเป็นลำดับชั้นของโหนด
โหนด: คำถามหรือการทำนาย
โหนดมี 3 ประเภท:
Root: ไม่มี โหนดพ่อแม่ เป็นคำถามที่แตกออกเป็น สอง โหนดลูก
Internal node: มี หนึ่ง โหนดพ่อแม่ เป็นคำถามที่แตกออกเป็น สอง โหนดลูก
Leaf: มี หนึ่ง โหนดพ่อแม่ ไม่มี โหนดลูก --> การทำนาย



เกณฑ์วัดความไม่บริสุทธิ์ของโหนด $I (node)$:
โหนดเติบโตแบบ recursive
ในแต่ละโหนด แบ่งข้อมูลโดยอิงจาก:
ถ้า $IG (\text{node})$= 0 ให้กำหนดโหนดนั้นเป็น leaf
...
# Import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Import accuracy_score
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Split dataset into 80% train, 20% test
X_train, X_test, y_train, y_test= train_test_split(X, y,
test_size=0.2,
stratify=y,
random_state=1)
# Instantiate dt, set 'criterion' to 'gini'
dt = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', random_state=1)
# Fit dt to the training set
dt.fit(X_train,y_train)
# Predict test-set labels
y_pred= dt.predict(X_test)
# Evaluate test-set accuracy
accuracy_score(y_test, y_pred)
0.92105263157894735
Machine Learning with Tree-Based Models in Python