Ex 1: Decision Tree Regression

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​http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/tree/plot_tree_regression.html#sphx-glr-auto-examples-tree-plot-tree-regression-py​
範例目的
此範例利用Decision Tree從數據中學習一組if-then-else決策規則，逼近加有雜訊的sine curve，因此它模擬出局部的線性迴歸以近似sine curve。 若決策樹深度越深(可由max_depth參數控制)，則決策規則越複雜，模型也會越接近數據，但若數據中含有雜訊，太深的樹就有可能產生過擬合的情形。 此範例模擬了不同深度的樹，當用帶有雜點的數據可能造成的情況。
(一)引入函式庫及建立隨機數據資料
引入函式資料庫
matplotlib.pyplot：用來繪製影像。

sklearn.tree import DecisionTreeRegressor：利用決策樹方式建立預測模型。

特徵資料
np.random()：隨機產生介於0~1之間的亂數

RandomState.rand(d0,d1,..,dn)：給定隨機亂數的矩陣形狀

np.sort將資料依大小排序。

目標資料
np.sin(X)：以X做為徑度，計算出相對的sine值。

ravel()：輸出連續的一維矩陣。

y[::5] += 3 * (0.5 - rng.rand(16))：為目標資料加入雜訊點。

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import numpy as np
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from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
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import matplotlib.pyplot as plt
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rng = np.random.RandomState(1)
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X = np.sort(5* rng.rand(80, 1), axis=0)  #0~5之間隨機產生80個數值
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y = np.sin(X).ravel()
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y[::5] += 3 * (0.5 - rng.rand(16)) #每5筆資料加入一個雜訊
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(二)建立Decision Tree迴歸模型
建立模型
DecisionTreeRegressor(max_depth = 最大深度)：DecisionTreeRegressor建立決策樹回歸模型。max_depth決定樹的深度，若為None則所有節點被展開。此範例會呈現不同max_depth對預測結果的影響。
模型訓練
fit(特徵資料, 目標資料)：利用特徵資料及目標資料對迴歸模型進行訓練。

預測結果
np.arrange(起始點, 結束點, 間隔)：np.arange(0.0, 5.0, 0.01)在0~5之間每0.01取一格，建立預測輸入點矩陣。

np.newaxis：增加矩陣維度。

predict(輸入矩陣)：對訓練完畢的模型測試，輸出為預測結果。

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regr_1 = DecisionTreeRegressor(max_depth=2) #最大深度為2的決策樹
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regr_2 = DecisionTreeRegressor(max_depth=5) #最大深度為5的決策樹
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regr_1.fit(X, y)
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regr_2.fit(X, y)
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X_test = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)[:, np.newaxis]
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y_1 = regr_1.predict(X_test)
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y_2 = regr_2.predict(X_test)
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(三) 繪出預測結果與實際目標圖
plt.scatter(X,y)：將X、y以點的方式繪製於平面上，c為數據點的顏色，label為圖例。

plt.plot(X,y)：將X、y以連線方式繪製於平面上，color為線的顏色，label為圖例，linewidth為線的寬度。

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plt.figure()
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plt.scatter(X, y, c="darkorange", label="data")
3
plt.plot(X_test, y_1, color="cornflowerblue", label="max_depth=2", linewidth=2)
4
plt.plot(X_test, y_2, color="yellowgreen", label="max_depth=5", linewidth=2)
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plt.xlabel("data") #x軸代表data數值
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plt.ylabel("target") #y軸代表target數值
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plt.title("Decision Tree Regression") #標示圖片的標題
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plt.legend() #繪出圖例
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plt.show()
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(四)完整程式碼
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print(__doc__)
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# Import the necessary modules and libraries
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import numpy as np
5
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
6
import matplotlib.pyplot as plt
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# Create a random dataset
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rng = np.random.RandomState(1)
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X = np.sort(5 * rng.rand(80, 1), axis=0)
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y = np.sin(X).ravel()
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y[::5] += 3 * (0.5 - rng.rand(16))
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# Fit regression model
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regr_1 = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
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regr_2 = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)
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regr_1.fit(X, y)
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regr_2.fit(X, y)
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# Predict
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X_test = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)[:, np.newaxis]
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y_1 = regr_1.predict(X_test)
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y_2 = regr_2.predict(X_test)
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# Plot the results
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plt.figure()
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plt.scatter(X, y, c="darkorange", label="data")
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plt.plot(X_test, y_1, color="cornflowerblue", label="max_depth=2", linewidth=2)
29
plt.plot(X_test, y_2, color="yellowgreen", label="max_depth=5", linewidth=2)
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plt.xlabel("data")
31
plt.ylabel("target")
32
plt.title("Decision Tree Regression")
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plt.legend()
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plt.show()
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決策樹 Decision_trees
Ex 2: Multi-output Decision Tree Regression
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Contents
(二)建立Decision Tree迴歸模型