ML算法:Logistic回归与决策树分类

2021年5月6日16:46:50 发表评论 962 次浏览

逻辑回归决策树分类是当今使用的两种最流行和最基本的分类算法。没有一种算法比另一种算法更好, 并且一个人的出色性能通常归因于正在处理的数据的性质。

我们可以在不同类别上比较这两种算法–

标准 逻辑回归 决策树分类
可解释性 难以解释 更可解释
决策边界 线性和单一决策边界 将空间分成较小的空间
易于决策 必须设置决策阈值 自动处理决策
过度拟合 不容易过拟合 容易过拟合
噪音强 噪音强 受噪音影响较大
可扩展性 需要足够大的训练集 可以在小型训练套件上进行训练

作为一个简单的实验, 我们在相同的数据集上运行两个模型并比较它们的性能。

步骤1:导入所需的库

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

步骤2:读取和清理数据集

cd C:\Users\Dev\Desktop\Kaggle\Sinking Titanic
# Changing the working location to the location of the file 
df = pd.read_csv( '_train.csv' )
y = df[ 'Survived' ]
  
X = df.drop( 'Survived' , axis = 1 )
X = X.drop([ 'Name' , 'Ticket' , 'Cabin' , 'Embarked' ], axis = 1 )
  
X = X.replace([ 'male' , 'female' ], [ 2 , 3 ])
# Hot-encoding the categorical variables
  
X.fillna(method = 'ffill' , inplace = True )
# Handling the missing values

步骤3:训练和评估Logisitc回归模型

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
             X, y, test_size = 0.3 , random_state = 0 )
  
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
print (lr.score(X_test, y_test))
ML算法:Logistic回归与决策树分类1

步骤4:训练和评估决策树分类器模型

criteria = [ 'gini' , 'entropy' ]
scores = {}
  
for c in criteria:
     dt = DecisionTreeClassifier(criterion = c)
     dt.fit(X_train, y_train)
     test_score = dt.score(X_test, y_test)
     scores = test_score
  
print (scores)
ML算法:Logistic回归与决策树分类2

通过比较分数, 我们可以看到逻辑回归模型在当前数据集上的表现更好, 但并非总是如此。

首先, 你的面试准备可通过以下方式增强你的数据结构概念:Python DS课程。


木子山

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