《机器学习实战》之决策树算法（2）画个儿时的树

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前言：

  上一篇博文已经介绍了如何从数据集中创建树，然而字典的表示形式非常不易理解，而且直接绘制图形也比较困难。决策树的主要优点就是直观易于理解，如果不能将其直观的显示出来，优势便无从谈起，所以本片博文就介绍一下如何利用Matplotlib库来创建树形图。

Matplotlib注解：

  Matplotlib提供了一个非常有用的注解工具annotations，它可以在数据图像上添加文本注解。由于数据上面直接存在文本描述非常丑陋，因此工具内嵌支持带尖头的画线工具，使得我们可以在其他前挡的地方指向数据位置，并在此处添加描述信息，解释数据内容，如下图：



  打开文本编辑器，创建名为treePlotter.py的新文件，输入下面的程序代码。

代码实现：

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Created on Aug 14, 2017

@author: WordZzzz
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import matplotlib.pyplot as plt

#定义文本框和箭头格式
decisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8")
leafNode = dict(boxstyle="round4", fc="0.8")
arrow_args = dict(arrowstyle="<-")

def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType):
	"""
	Function：	绘制带箭头的注解

	Args：		nodeTxt：文本注解
				centerPt：箭头终点坐标
				parentPt：箭头起始坐标
				nodeType：文本框类型

	Returns：	无
	"""
	#在全局变量createPlot0.ax1中绘图
	createPlot0.ax1.annotate(nodeTxt, xy=parentPt,  xycoords='axes fraction',
			 xytext=centerPt, textcoords='axes fraction',
			 va="center", ha="center", bbox=nodeType, arrowprops=arrow_args )

def createPlot0():
	"""
	Function：	使用文本注解绘制树节点

	Args：		无

	Returns：	无
	"""
	#创建一个新图形
	fig = plt.figure(1, facecolor='white')
	#清空绘图区
	fig.clf()
	#给全局变量createPlot0.ax1赋值
	createPlot0.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False) #ticks for demo puropses 
	#绘制第一个文本注解
	plotNode('a decision node', (0.5, 0.1), (0.1, 0.5), decisionNode)
	#绘制第二个文本注解
	plotNode('a leaf node', (0.8, 0.1), (0.3, 0.8), leafNode)
	#显示最终绘制结果
	plt.show()

输出结果：

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>>> import treePlotter
>>> treePlotter.createPlot0()

  程序结果如图所示，我们也可以改变函数plotNode()，观察图中x、y的位置如何变化。



构造注解树：

  绘制一颗完整的树需要技巧，虽然我们有坐标，但是如何放置所有的树节点却是个问题。所以我们需要知道有多少个叶节点来确定x轴长度；haixuyao知道有多少层来确定y轴的高度。

代码实现：

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def getNumLeafs(myTree):
	"""
	Function：	获取叶节点的数目

	Args：		myTree：树信息

	Returns：	numLeafs：叶节点的数目
	"""
	#初始化叶节点数目
	numLeafs = 0
	#第一个关键字为第一次划分数据集的类别标签，附带的取值表示子节点的取值
	firstStr = myTree.keys()[0]
	#新的树，相当于脱了一层皮
	secondDict = myTree[firstStr]
	for key in secondDict.keys():
		#判断子节点是否为字典类型
		if type(secondDict[key]).__name__=='dict':
			#是的话表明该节点也是一个判断节点，递归调用getNumLeafs()函数
			numLeafs += getNumLeafs(secondDict[key])
		else:
			numLeafs += 1
	#返回叶节点数目
	return numLeafs

def getTreeDepth(myTree):
	"""
	Function：	获取树的层数

	Args：		myTree：树信息

	Returns：	maxDepth：最大层数
	"""
	#初始化最大层数
	maxDepth = 0
	#第一个关键字为第一次划分数据集的类别标签，附带的取值表示子节点的取值
	firstStr = myTree.keys()[0]
	#新的树，相当于脱了一层皮
	secondDict = myTree[firstStr]
	for key in secondDict.keys():
		#判断子节点是否为字典类型
		if type(secondDict[key]).__name__=='dict':
			#是的话表明该节点也是一个判断节点，递归调用getTreeDepth()函数
			thisDepth = 1 + getTreeDepth(secondDict[key])
		else:   
			thisDepth = 1
		if thisDepth > maxDepth: maxDepth = thisDepth
	#返回最大层数
	return maxDepth

  retrieveTree()主要用于测试，返回预定义的树结构。

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def retrieveTree(i):
	"""
	Function：	创建树

	Args：		i：要输出的树在里列表中的位置

	Returns：	listOfTrees[i]：输出预先存储的树
	"""
	listOfTrees =[{'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}},
				  {'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: {'head': {0: 'no', 1: 'yes'}}, 1: 'no'}}}}
				  ]
	return listOfTrees[i]

输出结果：

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>>> reload(treePlotter)
<module 'treePlotter' from 'E:\\机器学习实战\\mycode\\Ch03\\treePlotter.py'>
>>> treePlotter.retrieveTree(1)
{'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: {'head': {0: 'no', 1: 'yes'}}, 1: 'no'}}}}
>>> treePlotter.retrieveTree(0)
{'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}}
>>> myTree = treePlotter.retrieveTree(0)
>>> treePlotter.getNumLeafs(myTree)
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>>> treePlotter.getTreeDepth(myTree)
2

报（python2.x与python3.x的差异）：

1
TypeError: 'dict_keys' object does not support indexing

解决（强制类型转换）：
Probably this was written with python2.x (when d.keys() returned a list). With python3.x, d.keys() returns a dict_keys object which behaves a lot more like a set than a list. As such, it can’t be indexed.

The solution is to pass list(d.keys()) (or simply list(d)) to shuffle.

  我们需要重新编写createPlot()函数，在createPlot0()的基础上进行完善。

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def plotMidText(cntrPt, parentPt, txtString):
	"""
	Function：	在父子节点间填充文本信息

	Args：		cntrPt：树信息
				parentPt：父节点坐标
				txtString：文本注解

	Returns：	无
	"""
	xMid = (parentPt[0]-cntrPt[0])/2.0 + cntrPt[0]
	yMid = (parentPt[1]-cntrPt[1])/2.0 + cntrPt[1]
	createPlot.ax1.text(xMid, yMid, txtString, va="center", ha="center", rotation=30)

def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):#if the first key tells you what feat was split on
	"""
	Function：	创建数据集和标签

	Args：		myTree：树信息
				parentPt：箭头起始坐标
				nodeTxt：文本注解

	Returns：	无
	"""
	#计算树的宽
	numLeafs = getNumLeafs(myTree)  #this determines the x width of this tree
	#计算树的高
	depth = getTreeDepth(myTree)
	#第一个关键字为第一次划分数据集的类别标签，附带的取值表示子节点的取值
	firstStr = list(myTree.keys())[0]     #the text label for this node should be this
	#下一个节点的位置
	cntrPt = (plotTree.xOff + (1.0 + float(numLeafs))/2.0/plotTree.totalW, plotTree.yOff)
	#计算父节点和子节点的中间位置，并在此处添加简单的文本信息
	plotMidText(cntrPt, parentPt, nodeTxt)
	#绘制此节点带箭头的注解
	plotNode(firstStr, cntrPt, parentPt, decisionNode)
	#新的树，相当于脱了一层皮
	secondDict = myTree[firstStr]
	#按比例减少全局变量plotTree.yOff
	plotTree.yOff = plotTree.yOff - 1.0/plotTree.totalD
	#
	for key in secondDict.keys():
		#判断子节点是否为字典类型
		if type(secondDict[key]).__name__=='dict':
			#是的话表明该节点也是一个判断节点，递归调用plotTree()函数 
			plotTree(secondDict[key],cntrPt,str(key))
		else:
			#不是的话更新x坐标值
			plotTree.xOff = plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalW
			#绘制此节点带箭头的注解
			plotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, leafNode)
			#绘制此节点带箭头的注解
			plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key))
	#按比例增加全局变量plotTree.yOff
	plotTree.yOff = plotTree.yOff + 1.0/plotTree.totalD
#if you do get a dictonary you know it's a tree, and the first element will be another dict

def createPlot(inTree):
	"""
	Function：	使用文本注解绘制树节点

	Args：		inTree：

	Returns：	无
	"""
	#创建一个新图形
	fig = plt.figure(1, facecolor='white')
	#清空绘图区
	fig.clf()
	#创建一个字典
	axprops = dict(xticks=[], yticks=[])
	#给全局变量createPlot.ax1赋值
	createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False, **axprops)    #no ticks
	#createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False) #ticks for demo puropses 
	#取得叶节点数目
	plotTree.totalW = float(getNumLeafs(inTree))
	#取得树最大层
	plotTree.totalD = float(getTreeDepth(inTree))
	#设置起点值
	plotTree.xOff = -0.5/plotTree.totalW; plotTree.yOff = 1.0;
	#绘制数
	plotTree(inTree, (0.5,1.0), '')
	#显示最终绘制结果
	plt.show()

输出结果：

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>>> reload(treePlotter)
<module 'treePlotter' from 'E:\\机器学习实战\\mycode\\Ch03\\treePlotter.py'>
>>> myTree = treePlotter.retrieveTree(0)
>>> treePlotter.createPlot(myTree)

输出效果如下图所示：



  接着按照命令更改字典，重新绘制树形图。

输出结果：

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>>> myTree['no surfacing'][3] = 'maybe'
>>> myTree
{'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}, 3: 'maybe'}}
>>> treePlotter.createPlot(myTree)



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完的汪(∪｡∪)｡｡｡zzz

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