数据挖掘模型——决策树ID3模型——python代码
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决策树是一种树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性不同取值将其划分为若干个子集。
决策树构造的核心问题：在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。
决策树处理过程：对分类问题，应从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树，自上而下，分开进行解决。
| 决策树算法 | 算法描述 |
|---|---|
| ID3算法 | 核心：在决策树的各级节点上，使用信息增益方法作为属性的选择标准，来帮助确定生成每个节点时所应采用的合适属性。 |
| C4.5算法 | C4.5决策树生成算法相对于ID3算法的重要改进：使用信息增益率来选择节点属性。C4.5可客服ID3算法的不足：ID3算法只适用于离散的描述属性，而C4.5算法既能处理离散的描述属性，也可处理连续的描述属性 |
| CART算法 | CART决策树是一种非参数分类和回归方法，通过构建树、修剪树、评估树来构造一个二叉树。当终结点是连续变量时，该树为回归树；当终结点是分类变量，该树为分类树 |
ID3算法原理：
ID3算法流程：
（1）对当前样本集合，计算所有属性的信息增益；
（2）选择信息增益最大的属性作为测试属性，把测试属性取值相同的样本划分为同一个子样本集；
（3）若子样本集的类别属性只含有单个属性，则分支为叶子节点，判断其属性值并标上相应的符号，然后返回调用处；否则对子样本集递归调用本算法。
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#使用ID3决策树算法预测销量高低
import pandas as pd
#参数初始化
inputfile = '../data/sales_data.xls'
data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号') #导入数据
#数据是类别标签，要将它转换为数据
#用1来表示“好”、“是”、“高”这三个属性，用-1来表示“坏”、“否”、“低”
data[data == u'好'] = 1
data[data == u'是'] = 1
data[data == u'高'] = 1
data[data != 1] = -1
x = data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int)
y = data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int)
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC
dtc = DTC(criterion='entropy') #建立决策树模型，基于信息熵
dtc.fit(x, y) #训练模型
#导入相关函数，可视化决策树。
#导出的结果是一个dot文件，需要安装Graphviz才能将它转换为pdf或png等格式。
from sklearn.tree import export_graphviz
x = pd.DataFrame(x)
from sklearn.externals.six import StringIO
x = pd.DataFrame(x)
with open("tree.dot", 'w') as f:
f = export_graphviz(dtc, feature_names = x.columns, out_file = f)
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