基于C#的机器学习--我应该接受这份工作吗-使用决策树

决策树要使决策树完整而有效,它必须包含所有的可能性。事件序列也必须提供,并且是互斥的,这意味着如果一个事件发生,另一个就不能发生。决策树是监督机器学习的一种形式,因为我们必须解释输入和输出应该是什么。有决策节点和叶子。叶子是决策,不管是否是最终决策,节点是决策分裂发生的地方。虽然有很多算法可供我们使用,但我们将使用迭代二分法(ID3)算法。在每个递归步骤中,根据一个标准(信息增益、增益比等)选择对...

基于C#的机器学习--我应该接受这份工作吗-使用决策树

决策树

要使决策树完整而有效,它必须包含所有的可能性。事件序列也必须提供,并且是互斥的,这意味着如果一个事件发生,另一个就不能发生。

决策树是监督机器学习的一种形式,因为我们必须解释输入和输出应该是什么。有决策节点和叶子。叶子是决策,不管是否是最终决策,节点是决策分裂发生的地方。

虽然有很多算法可供我们使用,但我们将使用迭代二分法(ID3)算法。

在每个递归步骤中,根据一个标准(信息增益、增益比等)选择对我们正在处理的输入集进行最佳分类的属性。

这里必须指出的是,无论我们使用什么算法,都不能保证生成尽可能小的树。因为这直接影响到算法的性能。

请记住,对于决策树,学习仅仅基于启发式,而不是真正的优化标准。让我们用一个例子来进一步解释这一点。

下面的示例来自http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume8/esmeir07a/esmeir07a.pdf,它演示了XOR学习概念,我们所有的开发人员都(或应该)熟悉这个概念。稍后的例子中也会出现这种情况,但现在a3和a4与我们要解决的问题完全无关。它们对我们的答案没有影响。也就是说,ID3算法将选择其中一个构建树,事实上,它将使用a4作为根节点!记住,这是算法的启发式学习,而不是优化结果:

希望这张图能让大家更容易理解刚刚所说的内容。我们的目标并不是深入研究决策树机制和理论。而是如何使用它,尽管存在很多问题,但决策树仍然是许多算法的基础,尤其是那些需要对结果进行人工描述的算法。这也是我们前面试试人脸检测算法的基础。

决策节点

决策树的一个节点。每个节点可能有关联的子节点,也可能没有关联的子节点

决策的变量

此对象定义树和节点可以处理的每个决策变量的性质。值可以是范围,连续的,也可以是离散的。

决策分支节点的集合

此集合包含将一个或多个决策节点组,以及关于决策变量的附加信息,以便进行比较。

下面是一个用于确定金融风险的决策树示例。我们只需要在节点之间导航,就可以很容易地跟随它,决定要走哪条路,直到得到最终的答案。在这种情况下,当有人正在申请贷款,而我们需要对他们的信用价值做出决定。这时决策树就是解决这个问题的一个很好的方法:

我应该接受这份工作吗?

你刚刚得到一份新工作,你需要决定是否接受它。有一些重要的事情需要考虑,所以我们将它们作为输入变量或特性,用于决策树。

对你来说最重要的是:薪水、福利、公司文化,当然还有,我能在家工作吗?

我们将创建一个内存数据库并以这种方式添加特性,而不是从磁盘存储中加载数据。我们将创建DataTable并创建列,如下图所示:

在这之后,我们将加载几行数据,每一行都有一组不同的特性,最后一列应该是Yes或No,作为我们的最终决定:

一旦所有的数据都创建好并放入表中,我们就需要将之前的特性转换成计算机能够理解的表示形式。

由于数字更简单,我们将通过一个称为编码的过程将我们的特性(类别)转换为一本代码本。该代码本有效地将每个值转换为整数。

注意,我们将传递我们的数据类别作为输入:

接下来,我们需要为决策树创建要使用的决策变量。

这棵树会帮助我们决定是否接受新的工作邀请。对于这个决策,将有几类输入,我们将在决策变量数组中指定它们,以及两个可能的决策,是或者否。

DecisionVariable数组将保存每个类别的名称以及该类别可能的属性的总数。例如,薪水类别有三个可能的值,高、平均或低。我们指定类别名和数字3。然后,除了最后一个类别(即我们的决定)之外,我们对所有其他类别都重复这个步骤:

现在我们已经创建了决策树,我们必须教它如何解决我们要解决的问题。为了做到这一点,我们必须为这棵树创建一个学习算法。由于我们只有这个示例的分类值,所以ID3算法是最简单的选择。

一旦学习算法被运行,它就会被训练并可供使用。我们简单地为算法提供一个样本数据集,这样它就可以给我们一个答案。在这种情况下,薪水不错,公司文化不错,福利也不错,我可以在家工作。如果正确地训练决策树,答案将会是是:

Numl

numl是一个非常著名的开源机器学习工具包。与大多数机器学习框架一样,它的许多示例也使用Iris数据集,包括我们将用于决策树的那个。

下面是我们的numl输出的一个例子:

让我们看一下这个例子背后的代码:

  static void Main(string[] args)  {Console.WriteLine("Hello World!");var description = Descriptor.Create<Iris>();Console.WriteLine(description);var generator = new DecisionTreeGenerator();var data = Iris.Load();var model = generator.Generate(description, data);Console.WriteLine("生成的模型:");Console.WriteLine(model);Console.ReadKey();  }

这个方法并不复杂,对吧?这就是在应用程序中使用numl的好处;它非常容易使用和集成。

上述代码创建描述符和DecisionTreeGenerator,加载Iris数据集,然后生成模型。这里只是正在加载的数据的一个示例:

  public static Iris[] Load()  {return new Iris[]{ new Iris { SepalLength = 5.1m, SepalWidth = 3.5m, PetalLength = 1.4m, PetalWidth = 0.2m, Class = "Iris-setosa" }, new Iris { SepalLength = 4.9m, SepalWidth = 3m, PetalLength = 1.4m, PetalWidth = 0.2m, Class = "Iris-setosa" }, new Iris { SepalLength = 4.7m, SepalWidth = 3.2m, PetalLength = 1.3m, PetalWidth = 0.2m, Class = "Iris-setosa" }, new Iris { SepalLength = 4.6m, SepalWidth = 3.1m, PetalLength = 1.5m, PetalWidth = 0.2m, Class = "Iris-setosa" }, new Iris { SepalLength = 5m, SepalWidth = 3.6m, PetalLength = 1.4m, PetalWidth = 0.2m, Class = "Iris-setosa" }, new Iris { SepalLength = 5.4m, SepalWidth = 3.9m, PetalLength = 1.7m, PetalWidth = 0.4m, Class = "Iris-setosa" }};  }

Accord.NET 决策树

Accord.NET framework也有自己的决策树例子。它采用了一种不同的、更图形化的方法来处理决策树,但是您可以通过调用来决定您喜欢哪个决策树,并且最习惯使用哪个决策树。

一旦数据被加载,您就可以创建决策树并为学习做好准备。您将看到与这里类似的数据图,使用了X和Y两个类别:

下一个选项卡将让您看到树节点、叶子和决策。右边还有一个自顶向下的树的图形视图。最有用的信息在左边的树形视图中,你可以看到节点,它们的值,以及做出的决策:

最后,最后一个选项卡将允许您执行模型测试:

代码

下面是学习代码

// 指定输入变量DecisionVariable[] variables ={ new DecisionVariable("x", DecisionVariableKind.Continuous), new DecisionVariable("y", DecisionVariableKind.Continuous),};// 创建C4.5学习算法var c45 = new C45Learning(variables);// 使用C4.5学习决策树tree = c45.Learn(inputs, outputs);// 在视图中显示学习树decisionTreeView1.TreeSource = tree;// 获取每个变量(X和Y)的范围DoubleRange[] ranges = table.GetRange(0);// 生成一个笛卡尔坐标系double[][] map = Matrix.Mesh(ranges[0], 200, ranges[1], 200);// 对笛卡尔坐标系中的每个点进行分类double[,] surface = map.ToMatrix().InsertColumn(tree.Decide(map));CreateScatterplot(zedGraphControl2, surface);//测试// 从整个源数据表创建一个矩阵double[][] table = (dgvLearningSource.DataSource as DataTable).ToJagged(out columnNames);//只获取输入向量值(前两列)
源文地址:https://www.guoxiongfei.cn/cntech/21551.html