泰坦尼克号幸存者数据集是kaggle竞赛中入门级的数据集，今天我们就来用决策树来预测下哪些人会成为幸存者。

数据集下载地址: https://download.csdn.net/download/ting4937/87630361

 数据集中包含两个csv文件，data为训练用数据,test为测试集。

探索数据

首先我们通过pandas来读取并查看数据

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"data.csv") #读取数据

data.head() #显示头5条数据

数据如下:里面包含了特征和标签

再通过info方法来查看数据有多少条，空值情况

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
---  ------       --------------  -----  
 0   PassengerId  891 non-null    int64  
 1   Survived     891 non-null    int64  
 2   Pclass       891 non-null    int64  
 3   Name         891 non-null    object 
 4   Sex          891 non-null    object 
 5   Age          714 non-null    float64
 6   SibSp        891 non-null    int64  
 7   Parch        891 non-null    int64  
 8   Ticket       891 non-null    object 
 9   Fare         891 non-null    float64
 10  Cabin        204 non-null    object 
 11  Embarked     889 non-null    object 
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB

处理数据

通过分析数据可以看出name和ticket与是否存活没多少关系，而cabin缺失值太多，这三列需要删掉

#删除指定列, inplace=True表示覆盖原数据,axis=0表示删除行，1表示删除列
data.drop(["Cabin","Name","Ticket", "PassengerId"],inplace=True,axis=1)

age有一百多条数据是空的，需要填上缺失值，我们使用均值来填充,Embarked缺失值不多，直接删掉缺失值

#处理缺失值，填上均值
data["Age"] = data["Age"].fillna(data["Age"].mean())
#删除缺失值
data = data.dropna()

由于决策树只能处理数值型数据，所以需要把性别转成0和1

#将二分类变量转换为数值型变量
data["Sex"] = (data["Sex"]== "male").astype("int")

embarked是三分类的，需要先拿到所有分类，再通过分类的index方法获取索引转成数字

#将三分类变量转换为数值型变量
labels = data["Embarked"].unique().tolist()
data["Embarked"] = data["Embarked"].apply(lambda x: labels.index(x))

数据处理完毕，我们要提取特征和标签，pandas的iloc可以通过索引来分割行列，比如data.iloc[0:5,0:2]表示取5行数据，包含前两列，要取出所有特征可以这么写data.iloc[:,data.columns != "Survived"],data.columns != "Survived"返回一个list当列不等于Survived返回True,这样iloc就会返回True的列，这样就能取出特征了

#取出所有不是Survived的列，即特征
X = data.iloc[:,data.columns != "Survived"]
#取出是Survived的列
y = data.iloc[:,data.columns == "Survived"]

我们来看下数据处理的最终结果,最终留下7个特征，889条数据，全是数值型的

 0   Pclass    889 non-null    int64  
 1   Sex       889 non-null    int32  
 2   Age       889 non-null    float64
 3   SibSp     889 non-null    int64  
 4   Parch     889 non-null    int64  
 5   Fare      889 non-null    float64
 6   Embarked  889 non-null    int64  

训练模型

接下去分隔测试集和训练集来进行模型的训练,由于分隔方法是随机挑选，会把DataFrame的索引打乱，所以需要修正下索引

#分隔测试集，训练集
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X,y,test_size=0.3)
#修正测试集和训练集的索引
for i in [Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest]:
    i.index = range(i.shape[0])

训练模型，测试模型

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=25)
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score_ = clf.score(Xtest, Ytest)

得分

0.7378277153558053

网格搜索调参

import numpy as np

parameters = {'splitter':('best','random')
              ,'criterion':("gini","entropy")
              ,"max_depth":[*range(1,10)]
              ,'min_samples_leaf':[*range(1,50,5)]
              ,'min_impurity_decrease':[*np.linspace(0,0.5,20)]
             }

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=25)
GS = GridSearchCV(clf, parameters, cv=10)
GS.fit(X,y)

查看网格搜索推荐参数

GS.best_params_

{'criterion': 'gini',
 'max_depth': 6,
 'min_impurity_decrease': 0.0,
 'min_samples_leaf': 6,
 'splitter': 'best'}

根据推荐参数来训练模型

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=25
                            ,criterion = "gini"
                            ,max_depth = 9
                            ,min_impurity_decrease = 0
                            ,min_samples_leaf = 6
                            ,splitter = "best")
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score_ = clf.score(Xtest, Ytest)
score_

0.7640449438202247