《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#107

目录

一.问题

二.主要思路

三.代码实例

1.数据提取

2.预测函数

3.准确性测试

一.问题

在决策树模型建好之后，要提取规则布署到生产。

二.主要思路

只提取数据，在生产环境写出通用预测代码。新的模型只需替换数据即可。

备注：一般不弄成一系列的if else，写死代码不便于更换模型。

三.代码实例

1.数据提取

使用如下get_tree函数，将树数据提取成字典：

from sklearn import tree
import numpy as np
def get_tree(sk_tree):
    #--------------拷贝sklearn树模型关键信息--------------------
    children_left       = sk_tree.tree_.children_left.copy()            # 左节点编号
    children_right      = sk_tree.tree_.children_right.copy()          # 右节点编号
    feature          = sk_tree.tree_.feature.copy()               # 分割的变量
    threshold         = sk_tree.tree_.threshold.copy()              # 分割阈值
    impurity          = sk_tree.tree_.impurity.copy()               # 不纯度(gini)
    n_node_samples      = sk_tree.tree_.n_node_samples.copy()           # 样本个数
    value            = sk_tree.tree_.value.copy()                 # 样本分布
    n_sample         = value[0].sum()                          # 总样本个数
    node_num         = len(children_left)                       # 节点个数
    depth = sk_tree.get_depth()
    
    # ------------补充节点父节点信息---------------------------
    parent = np.zeros(node_num).astype(int)
    parent[0] = -1
    branch_idx = np.where(children_left!=-1)[0]
    for i in branch_idx:
        parent[children_left[i]] = i   
        parent[children_right[i]]= i 
    #-------------存成字典-----------------------------------------    
    tree = {
        'children_left':children_left
        ,'children_right':children_right
        ,'feature':feature
        ,'threshold':threshold
        ,'impurity':impurity
        ,'n_node_samples':n_node_samples
        ,'value':value
        ,'depth':depth
        ,'n_sample':n_sample
        ,'node_num':node_num
        ,'parent':parent
        }
    return tree

将训练好的模型sk_tree传入以上函数，转化成字典，保存成文件。

2.预测函数

在生产时使用如下tree_predict 函数预测（其它语言类似以下逻辑）。

import numpy as np
def tree_predict(tree,x):
    node_idx = 0
    t = 0
    while(t 
3.准确性测试 
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import numpy as np
from get_tree import get_tree
from tree_pred import tree_predict

#----------------数据准备----------------------------
iris = load_iris()                          # 加载数据
X = iris.data
y = iris.target
#---------------模型训练----------------------------------
clf = tree.DecisionTreeClassifier()               # sk-learn的决策树模型
clf = clf.fit(X, y)                        # 用数据训练树模型构建()
#--------------将树提取成简单的字典--------------------------------
tree = get_tree(clf)
#-------------------------
#将tree持久化到服务器，服务器中用tree_predict进行预测即可
#-------------------------

#------------测试函数的准确性-----------------------------
self_pred_y = np.zeros(len(y))
self_pred_prob = np.zeros((len(y),len(tree['value'][0][0])))
for i in range(X.shape[0]):
    pred_class,pred_prob = tree_predict(tree,X[i])
    self_pred_y[i] = pred_class
    self_pred_prob[i] = pred_prob
pred_y = clf.predict(X)
pred_prob = clf.predict_proba(X)
print("与sklearn预测结果差异个数(类别)：",np.sum(pred_y != self_pred_y))
print("与sklearn预测结果差异个数(概率)：",np.sum(pred_prob != self_pred_prob))
 
 测试结果：
 
与sklearn预测结果差异个数(类别)： 0
与sklearn预测结果差异个数(概率)： 0
 
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