ida pro 的python脚本

1 #coding:utf-8
  2 # ID3算法，建立决策树
  3 import numpy as np
  4 import math
  5 import uniout
  6 '''
  7 #创建数据集
  8 def creatDataSet():
  9     dataSet = np.array([[1,1,'yes'],
 10                         [1,1,'yes'],
 11                         [1,0,'no'],
 12                         [0,1,'no'],
 13                         [0,1,'no']])
 14     features = ['no surfaceing', 'fippers']
 15     return dataSet, features
 16 '''
 17 
 18 #创建数据集
 19 def createDataSet():
 20     dataSet = np.array([['青年', '否', '否', '否'],
 21                   ['青年', '否', '否', '否'],
 22                   ['青年', '是', '否', '是'],
 23                   ['青年', '是', '是', '是'],
 24                   ['青年', '否', '否', '否'],
 25                   ['中年', '否', '否', '否'],
 26                   ['中年', '否', '否', '否'],
 27                   ['中年', '是', '是', '是'],
 28                   ['中年', '否', '是', '是'],
 29                   ['中年', '否', '是', '是'],
 30                   ['老年', '否', '是', '是'],
 31                   ['老年', '否', '是', '是'],
 32                   ['老年', '是', '否', '是'],
 33                   ['老年', '是', '否', '是'],
 34                   ['老年', '否', '否', '否']])
 35     features = ['年龄', '有工作', '有自己房子']
 36     return dataSet, features
 37 
 38 #计算数据集的熵
 39 def calcEntropy(dataSet):
 40     #先算概率
 41     labels = list(dataSet[:,-1])
 42     prob = {}
 43     entropy = 0.0
 44     for label in labels:
 45         prob[label] = (labels.count(label) / float(len(labels)))
 46     for v in prob.values():
 47         entropy = entropy + (-v * math.log(v,2))
 48     return entropy
 49 
 50 #划分数据集
 51 def splitDataSet(dataSet, i, fc):
 52     subDataSet = []
 53     for j in range(len(dataSet)):
 54         if dataSet[j, i] == str(fc):
 55             sbs = []
 56             sbs.append(dataSet[j, :])
 57             subDataSet.extend(sbs)
 58     subDataSet = np.array(subDataSet)
 59     return np.delete(subDataSet,[i],1)
 60 
 61 #计算信息增益，选择最好的特征划分数据集，即返回最佳特征下标
 62 def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
 63     labels = list(dataSet[:, -1])
 64     bestInfoGain = 0.0   #最大的信息增益值
 65     bestFeature = -1   #*******
 66     #摘出特征列和label列
 67     for i in range(dataSet.shape[1]-1):     #列
 68         #计算列中，各个分类的概率
 69         prob = {}
 70         featureCoulmnL = list(dataSet[:,i])
 71         for fcl in featureCoulmnL:
 72             prob[fcl] = featureCoulmnL.count(fcl) / float(len(featureCoulmnL))
 73         #计算列中，各个分类的熵
 74         new_entrony = {}    #各个分类的熵
 75         condi_entropy = 0.0   #特征列的条件熵
 76         featureCoulmn = set(dataSet[:,i])   #特征列
 77         for fc in featureCoulmn:
 78             subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, fc)
 79             prob_fc = len(subDataSet) / float(len(dataSet))
 80             new_entrony[fc] = calcEntropy(subDataSet)   #各个分类的熵
 81             condi_entropy = condi_entropy + prob[fc] * new_entrony[fc]    #特征列的条件熵
 82         infoGain = calcEntropy(dataSet) - condi_entropy     #计算信息增益
 83         if infoGain > bestInfoGain:
 84             bestInfoGain = infoGain
 85             bestFeature = i
 86     return bestFeature
 87 
 88 #若特征集features为空，则T为单节点，并将数据集D中实例树最大的类label作为该节点的类标记，返回T
 89 def majorityLabelCount(labels):
 90     labelCount = {}
 91     for label in labels:
 92         if label not in labelCount.keys():
 93             labelCount[label] = 0
 94         labelCount[label] += 1
 95     return max(labelCount)
 96 
 97 #建立决策树T
 98 def createDecisionTree(dataSet, features):
 99     labels = list(dataSet[:,-1])
100     #如果数据集中的所有实例都属于同一类label，则T为单节点树，并将类label作为该结点的类标记，返回T
101     if len(set(labels)) == 1:
102         return labels[0]
103     #若特征集features为空，则T为单节点，并将数据集D中实例树最大的类label作为该节点的类标记，返回T
104     if len(dataSet[0]) == 1:
105         return majorityLabelCount(labels)
106     #否则，按ID3算法就计算特征集中各特征对数据集D的信息增益，选择信息增益最大的特征beatFeature
107     bestFeatureI = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)  #最佳特征的下标
108     bestFeature = features[bestFeatureI]    #最佳特征
109     decisionTree = {bestFeature:{}} #构建树，以信息增益最大的特征beatFeature为子节点
110     del(features[bestFeatureI])    #该特征已最为子节点使用，则删除，以便接下来继续构建子树
111     bestFeatureColumn = set(dataSet[:,bestFeatureI])
112     for bfc in bestFeatureColumn:
113         subFeatures = features[:]
114         decisionTree[bestFeature][bfc] = createDecisionTree(splitDataSet(dataSet, bestFeatureI, bfc), subFeatures)
115     return decisionTree
116 
117 #对测试数据进行分类
118 def classify(testData, features, decisionTree):
119     for key in decisionTree:
120         index = features.index(key)
121         testData_value = testData[index]
122         subTree = decisionTree[key][testData_value]
123         if type(subTree) == dict:
124             result = classify(testData,features,subTree)
125             return result
126         else:
127             return subTree
128 
129 
130 if __name__ == '__main__':
131     dataSet, features = createDataSet()     #创建数据集
132     decisionTree = createDecisionTree(dataSet, features)   #建立决策树
133     print 'decisonTree：',decisionTree
134 
135     dataSet, features = createDataSet()
136     testData = ['老年', '是', '否']
137     result = classify(testData, features, decisionTree)  #对测试数据进行分类
138     print '是否给',testData,'贷款：',result

相关理论：

决策树

概念原理

决策树是一种非参数的监督学习方法，它主要用于分类和回归。决策树的目的是构造一种模型，使之能够从样本数据的特征属性中，通过学习简单的决策规则——IF THEN规则，从而预测目标变量的值。

决策树学习步骤：1 特征选择 2 决策树的生成 3 决策树的修剪

那么如何进行特征选择：

由于特征选择的方法不同，衍生出了三种决策树算法：ID3、C4.5、CART

ID3信息增益

熵越大，随机变量的不确定性越大。

条件熵H(Y|X)表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。

在信息增益中，衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化，而前后信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。所谓信息量，就是熵。

C4.5信息增益比

CART 基尼指数

基尼指数越大，样本的不确定性就越大 

三个算法的优缺点

ID3算法	C4.5算法	CART算法（Classification and Regression Tree）
以信息增益为准则选择信息增益最大的属性。 缺点：1）信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好，比如通过ID号可将每个样本分成一类，但是没有意义。 2）ID3只能对离散属性的数据集构造决策树。 鉴于以上缺点，后来出现了C4.5算法。	以信息增益率为准则选择属性；在信息增益的基础上对属性有一个惩罚，抑制可取值较多的属性，增强泛化性能。 其他优点： 1）在树的构造过程中可以进行剪枝，缓解过拟合； 2）能够对连续属性进行离散化处理（二分法）； 3）能够对缺失值进行处理； 缺点：构造树的过程需要对数据集进行多次顺序扫描和排序，导致算法低效； 刚才我们提到 信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好；而信息增益率对可取值数目较少的属性有所偏好！OK，两者结合一下就好了！ 解决方法：先从候选属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的。而不是大家常说的 直接选择信息增益率最高的属性！	顾名思义，可以进行分类和回归，可以处理离散属性，也可以处理连续的。 分类树使用GINI指数来选择划分属性：在所有候选属性中，选择划分后GINI指数最小的属性作为优先划分属性。回归树就用最小平方差。