11.6
实验三：C4.5（带有预剪枝和后剪枝）算法实现与测试
一、实验目的
深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理，能够使用 Python 语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法 C4.5 算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。
二、实验内容
（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注意同分布取样）；
（2）使用训练集训练分类带有预剪枝和后剪枝的 C4.5 算法；
（3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选择；
（4）使用测试集，测试模型的性能，对测试结果进行分析，完成实验报告中实验三的部分。
三、算法步骤、代码、及结果
1. 算法伪代码
Algorithm C4.5(data, attributes, validation_data):
// data: 当前节点的样本数据
// attributes: 可用的特征
// validation_data: 验证数据集，用于后剪枝
// 判断当前节点中所有实例的类标签是否相同
If all instances in data have the same class:
Return the class label of the instances
// 如果没有可用的特征，返回出现频率最高的类标签
If attributes is empty:
Return the majority class label in data
// 选择最佳分割属性
best_attribute = ChooseBestAttribute(data, attributes)
tree = CreateNode(best_attribute)
// 对最佳属性的每一个可能取值进行递归
For each value v of best_attribute:
subset = Filter(data, best_attribute, v)
// 如果子集为空，则使用多数类作为子节点
If subset is empty:
child_label = MajorityClass(data)
Attach child_node to tree with label child_label
Else:
child_node = C4.5(subset, RemainingAttributes, validation_data)
Attach child_node to tree
// 进行预剪枝
If PrePruneCondition(tree, validation_data):
Return the leaf node with majority class label
// 进行后剪枝
PostPrune(tree, validation_data)
return tree
Function ChooseBestAttribute(data, attributes):
best_info_gain = 0
best_attribute = None
For each attribute in attributes:
info_gain = CalculateInformationGain(data, attribute)
If info_gain > best_info_gain:
best_info_gain = info_gain
best_attribute = attribute
return best_attribute
Function CalculateInformationGain(data, attribute):
// 计算信息增益，逻辑根据 C4.5 算法实现
// 返回信息增益值
Function PrePruneCondition(tree, validation_data):
// 判断是否需要进行预剪枝
// 逻辑根据验证数据集的分类准确度或其他条件实现
// 返回布尔值
Function PostPrune(tree, validation_data):
// 遍历树结构自底向上，对每个非叶节点进行剪枝
For each node in PostOrder(tree):
If CanPrune(node, validation_data):
Replace node with a leaf node using majority class label
Function CanPrune(node, validation_data):
// 判定剪枝条件，考虑剪枝后树的分类性能
// 返回布尔值
2. 算法主要代码
完整源代码\调用库方法（函数参数说明）
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_validate
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, classification_report
# 1. 加载Iris数据集并留出法分割数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 留出法分割数据集，1/3为测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=1/3, random_state=42, stratify=y)
print("训练集大小:", X_train.shape)
print("测试集大小:", X_test.shape)
# 2. 使用训练集训练带有预剪枝和后剪枝的决策树
# 训练带有预剪枝的决策树（max_depth 设置为 3）
clf_preprune = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42)
clf_preprune.fit(X_train, y_train)
# 训练不带剪枝的决策树
clf_full = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf_full.fit(X_train, y_train)
# 3. 使用五折交叉验证评估模型性能
# 自定义评分函数
scoring = {
'accuracy': make_scorer(accuracy_score),
'precision': make_scorer(precision_score, average='weighted'),
'recall': make_scorer(recall_score, average='weighted'),
'f1': make_scorer(f1_score, average='weighted'),
}
# 评估预剪枝模型
scores_preprune = cross_validate(clf_preprune, X_train, y_train, cv=5, scoring=scoring)
# 评估不带剪枝的模型
scores_full = cross_validate(clf_full, X_train, y_train, cv=5, scoring=scoring)
# 输出结果
print("预剪枝模型性能：")
for key in scores_preprune.keys():
print(f"{key}: {scores_preprune[key].mean()}")
print("\n不带剪枝模型性能：")
for key in scores_full.keys():
print(f"{key}: {scores_full[key].mean()}")
# 4. 使用测试集测试模型性能
# 预测测试集结果
y_pred_preprune = clf_preprune.predict(X_test)
y_pred_full = clf_full.predict(X_test)
# 输出测试集结果
print("\n预剪枝模型测试集性能：")
print(classification_report(y_test, y_pred_preprune, target_names=iris.target_names, digits=4))
print("不带剪枝模型测试集性能：")
print(classification_report(y_test, y_pred_full, target_names=iris.target_names, digits=4))
调用库方法
1. load_iris
加载 Iris 数据集。
from sklearn.datasets import load_iris
参数：
return_X_y: 如果为 True，返回特征和目标。如果为 False，返回一个包含数据的对象（默认值为 False）
。
返回值：
返回一个包含特征和目标的对象，通常通过 iris.data 和 iris.target 获取。
2. train_test_split
将数据随机划分为训练集和测试集。
from sklearn.model_selection import train_test_split
参数：
test_size: 测试集占比（0-1之间的小数，或具体数目）。
random_state: 随机种子（确保划分可重现）。
stratify: 按类别比例划分（确保训练集和测试集类别分布一致）。
返回值：
返回划分后的训练数据和测试数据。
3. DecisionTreeClassifier
用法: DecisionTreeClassifier(max_depth, random_state)
参数:
max_depth: 决策树的最大深度。
random_state: 随机种子。
4. fit
用法: clf.fit(X_train, y_train)
作用: 训练模型。
5. cross_validate
用法: cross_validate(estimator, X, y, cv, scoring)
参数:
estimator: 需要评估的模型。
X: 特征数据。
y: 类别标签。
cv: 交叉验证的折数。
scoring: 评估指标（如准确率、精确率）。
- make_scorer
作用: 将评分函数转换为可用于交叉验证的格式。
参数: 评分函数（如准确率）。
7. classification_report
用法: classification_report(y_true, y_pred, target_names, digits)
作用: 打印分类报告。
参数:
y_true: 真实标签。
y_pred: 预测标签。
target_names: 类别名称。
digits: 小数位数。
8.评价指标函数
准确率：
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_true, y_pred)
精确率：
from sklearn.metrics import precision_score
precision_score(y_true, y_pred, average='macro')
召回率：
from sklearn.metrics import recall_score
recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
F1 分数：
from sklearn.metrics import f1_score
f1_score(y_true, y_pred, average='macro')
参数：
y_true: 真实标签。
y_pred: 预测标签。
average: 计算多类别的评估方法（'macro'表示对每个类别计算得分，然后取平均）。
3. 训练结果截图（包括：准确率、精度（查准率）、召回率（查全率）、F1）
四、实验结果分析
1. 测试结果截图（包括：准确率、精度（查准率）、召回率（查全率）、F1）
- 对比分析
整体性能:
预剪枝模型在准确率、精确率、召回率和F1分数上均优于不带剪枝模型，尤其是在总体准确率上，预剪枝模型达到了0.9800，而不带剪枝模型为0.9400。
类别表现:
对于 Setosa 类别，两者模型都表现优秀，均为1.0000。
Versicolor 类别，预剪枝模型的召回率更高（0.9412），而不带剪枝模型的召回率较低（0.8235），这表明预剪枝模型在识别该类别时表现更好。
Virginica 类别，预剪枝模型在精确率和F1分数上也表现更优（分别为0.9444和0.9714），而不带剪枝模型的精确率为0.8500。
拟合与评分时间:
预剪枝模型的拟合和评分时间略低于不带剪枝模型，表明预剪枝在计算效率上也有一定优势。
结论
预剪枝模型在准确性和效率上均优于不带剪枝模型，尤其是在对某些类别的识别能力上表现更佳。这表明在训练决策树时，适当的剪枝策略有助于提高模型的泛化能力和性能。
五、心得体会
通过本次实验，我深入理解了决策树中预剪枝和后剪枝的概念及其在 C4.5 算法中的应用。通过实现带有预剪枝和后剪枝的决策树，我不仅提升了编程实践能力，还进一步理解了这些技术在模型性能优化中的重要作用。
在五折交叉验证的过程中，我意识到这种评估方法能够有效避免过拟合和欠拟合的问题，同时提供了一种相对准确且可靠的模型性能评估手段。通过调整模型的参数，我观察到了模型性能的变化，这加深了我对参数调优的理解。
使用测试集对模型进行测试时，我能够直观地看到模型在实际数据上的表现，并对比五折交叉验证的结果，分析模型的泛化能力。总的来说，这次实验不仅提高了我的编程能力，还加深了我对机器学习算法的理解。
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