回归树的原理及其 Python 实现

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提到回归树,相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸]),大名鼎鼎的 GBDT 算法就是用回归树组合而成的。本文就回归树的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。

完整实现代码请参考 github: https://github.com/tushushu/Imylu/blob/master/regression_tree.py

1. 原理篇

我们用人话而不是大段的数学公式,来讲讲回归树是怎么一回事。

1.1 最简单的模型

如果预测某个连续变量的大小,最简单的模型之一就是用平均值。比如同事的平均年龄是 28 岁,那么新来了一批同事,在不知道这些同事的任何信息的情况下,直觉上用平均值 28 来预测是比较准确的,至少比 0 岁或者 100 岁要靠谱一些。我们不妨证明一下我们的直觉:

回归树的原理及其 Python 实现

1.2 加一点难度

仍然是预测同事年龄,这次我们预先知道了同事的职级,假设职级的范围是整数1-10,如何能让这个信息帮助我们更加准确的预测年龄呢?

一个思路是根据职级把同事分为两组,这两组分别应用我们之前提到的“平均值”模型。比如职级小于 5 的同事分到A组,大于或等于5的分到 B 组,A 组的平均年龄是 25 岁,B 组的平均年龄是 35 岁。如果新来了一个同事,职级是 3,应该被分到 A 组,我们就预测他的年龄是 25 岁。

1.3 最佳分割点

还有一个问题待解决,如何取一个最佳的分割点对不同职级的同事进行分组呢?

我们尝试所有 m 个可能的分割点 P_i,沿用之前的损失函数,对 A、B 两组分别计算 Loss 并相加得到 L_i。最小的 L_i 所对应的 P_i 就是我们要找的“最佳分割点”。

1.4 运用多个变量

再复杂一些,如果我们不仅仅知道了同事的职级,还知道了同事的工资(貌似不科学),该如何预测同事的年龄呢?

我们可以分别根据职级、工资计算出职级和工资的最佳分割点P_1, P_2,对应的Loss L_1, L_2。然后比较L_1和L2,取较小者。假设L_1 < L_2,那么按照P_1把不同职级的同事分为A、B两组。在A、B组内分别计算工资所对应的分割点,再分为C、D两组。这样我们就得到了AC, AD, BC, BD四组同事以及对应的平均年龄用于预测。1.5 答案揭晓

如何实现这种1 to 2, 2 to 4, 4 to 8的算法呢?

熟悉数据结构的同学自然会想到二叉树,这种树被称为回归树,顾名思义利用树形结构求解回归问题。

2. 实现篇

本人用全宇宙最简单的编程语言——Python实现了回归树算法,没有依赖任何第三方库,便于学习和使用。简单说明一下实现过程,更详细的注释请参考本人github上的代码。

2.1 创建Node类

初始化,存储预测值、左右结点、特征和分割点

class Node(object):

    def __init__(self, score=None):

        self.score = score

        self.left = None

        self.right = None

        self.feature = None

        self.split = None

2.2 创建回归树类

初始化,存储根节点和树的高度。

class RegressionTree(object):

    def __init__(self):

        self.root = Node()

        self.height = 0

2.3 计算分割点、MSE

根据自变量X、因变量y、X元素中被取出的行号idx,列号feature以及分割点split,计算分割后的MSE。注意这里为了减少计算量,用到了方差公式:

回归树的原理及其 Python 实现

2.4 计算最佳分割点

遍历特征某一列的所有的不重复的点,找出MSE最小的点作为最佳分割点。如果特征中没有不重复的元素则返回None。

def _choose_split_point(self, X, y, idx, feature):

    unique = set([X[i][feature] for i in idx])

    if len(unique) == 1:

        return None

 

    unique.remove(min(unique))

    mse, split, split_avg = min(

        (self._get_split_mse(X, y, idx, feature, split)

            for split in unique), key=lambda xx[0])

    return mse, feature, split, split_avg

2.5 选择最佳特征

遍历所有特征,计算最佳分割点对应的MSE,找出MSE最小的特征、对应的分割点,左右子节点对应的均值和行号。如果所有的特征都没有不重复元素则返回None

def _choose_feature(self, X, y, idx):

    m = len(X[0])

    split_rets = [x for x in map(lambda xself._choose_split_point(

        X, y, idx, x), range(m)) if x is not None]

 

    if split_rets == []:

        return None

    _, feature, split, split_avg = min(

        split_rets, key=lambda xx[0])

 

    idx_split = [[], []]

    while idx:

        i = idx.pop()

        xi = X[i][feature]

        if xi < split:

            idx_split[0].append(i)

        else:

            idx_split[1].append(i)

    return feature, split, split_avg, idx_split

 

2.6 规则转文字

将规则用文字表达出来,方便我们查看规则。

def _expr2literal(self, expr):

    feature, op, split = expr

    op = ">=" if op == 1 else "<"

    return "Feature%d %s %.4f" % (feature, op, split)

 

2.7 获取规则

将回归树的所有规则都用文字表达出来,方便我们了解树的全貌。这里用到了队列+广度优先搜索。有兴趣也可以试试递归或者深度优先搜索。

def _get_rules(self):

    que = [[self.root, []]]

    self.rules = []

 

    while que:

        nd, exprs = que.pop(0)

        if not(nd.left or nd.right):

            literals = list(map(self._expr2literal, exprs))

            self.rules.append([literals, nd.score])

 

        if nd.left:

            rule_left = copy(exprs)

            rule_left.append([nd.feature, -1, nd.split])

            que.append([nd.left, rule_left])

 

        if nd.right:

            rule_right = copy(exprs)

            rule_right.append([nd.feature, 1, nd.split])

            que.append([nd.right, rule_right])

 

2.8 训练模型

仍然使用队列+广度优先搜索,训练模型的过程中需要注意:

  1. 控制树的最大深度max_depth;
  2. 控制分裂时最少的样本量min_samples_split;
  3. 叶子结点至少有两个不重复的y值;
  4. 至少有一个特征是没有重复值的。

 

def fit(self, X, y, max_depth=5, min_samples_split=2):

    self.root = Node()

    que = [[0, self.root, list(range(len(y)))]]

 

    while que:

        depth, nd, idx = que.pop(0)

 

        if depth == max_depth:

            break

 

        if len(idx) < min_samples_split or

                set(map(lambda iy[i], idx)) == 1:

            continue

 

        feature_rets = self._choose_feature(X, y, idx)

        if feature_rets is None:

            continue

 

        nd.feature, nd.split, split_avg, idx_split = feature_rets

        nd.left = Node(split_avg[0])

        nd.right = Node(split_avg[1])

        que.append([depth+1, nd.left, idx_split[0]])

        que.append([depth+1, nd.right, idx_split[1]])

 

    self.height = depth

    self._get_rules()

 

2.9 打印规则

模型训练完毕,查看一下模型生成的规则

def print_rules(self):

    for i, rule in enumerate(self.rules):

        literals, score = rule

        print("Rule %d: " % i, ' | '.join(

            literals) + ' => split_hat %.4f' % score)

 

2.10 预测一个样本

def _predict(self, row):

    nd = self.root

    while nd.left and nd.right:

        if row[nd.feature] < nd.split:

            nd = nd.left

        else:

            nd = nd.right

    return nd.score

 

2.11 预测多个样本

def predict(self, X):

    return [self._predict(Xi) for Xi in X]

 

3 效果评估

3.1 main函数

使用著名的波士顿房价数据集,按照7:3的比例拆分为训练集和测试集,训练模型,并统计准确度。

@run_time

def main():

    print("Tesing the accuracy of RegressionTree...")

    # Load data

    X, y = load_boston_house_prices()

    # Split data randomly, train set rate 70%

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(

        X, y, random_state=10)

    # Train model

    reg = RegressionTree()

    reg.fit(X=X_train, y=y_train, max_depth=4)

    # Show rules

    reg.print_rules()

    # Model accuracy

    get_r2(reg, X_test, y_test)

 

3.2 效果展示

最终生成了15条规则,拟合优度0.801,运行时间1.74秒,效果还算不错~

回归树的原理及其 Python 实现

3.3 工具函数

本人自定义了一些工具函数,可以在github上查看 https://github.com/tushushu/Imylu/blob/master/utils.py 1. run_time – 测试函数运行时间 2. load_boston_house_prices – 加载波士顿房价数据 3. train_test_split – 拆分训练集、测试机 4. get_r2 – 计算拟合优度

总结

回归树的原理:

损失最小化,平均值大法。 最佳行与列,效果顶呱呱。

回归树的实现:

一顿操作猛如虎,加减乘除二叉树。

始发于微信公众号: Python开发

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