使用决策树进行探索性数据分析

决策树在探索性数据分析中的应用概述

决策树（DT）是一种直观的机器学习算法，它通过简单的二元决策对数据进行分析以做出复杂的决策。DT的流程与人类决策相似，从而能够应用于各种数据类型。然而，DT对数据集变化敏感，尤其是小数据集，容易过度拟合。

什么是探索性数据分析（EDA）？

EDA是数据科学项目的一个阶段，旨在通过获取和探索数据集来识别对目标变量影响最大的因素。数据科学家在此阶段获取数据的初步信息，并通过可视化方法了解解释变量如何影响目标变量。

在流程中使用决策树

由于DT能够捕捉数据中的小差异，通过决策树可以帮助理解变量之间的关系。在EDA过程中，不需要对数据进行过分细致的拆分或算法调整，可以直接运行决策树来获取信息。

数据集

本文使用的是学生表现数据集，涉及变量如学习时间、不及格次数及缺勤次数等，目的是确定哪些变量对学生成绩（G3）的影响更大。

使用回归DT进行探索

通过构建回归型DT来检查不同变量如失败次数、缺勤次数和学习时间对成绩的影响。可视化的决策树揭示了不及格次数少、学习时间长和缺勤次数少的学生往往成绩更好。

自由活动和外出频率

通过分析自由活动时间和外出频率，DT展示了那些外出和自由活动时间取得平衡的学生通常成绩更好。

使用分类DT进行探索

分类树算法同样适用于此类探索，例如分析纽约市出租车数据集中的运行总金额和付款方式之间的关系，得出低金额更可能使用现金支付的结果。

写在最后

决策树是快速探索数据集中变量关系的有力工具，能够揭示不容易察觉的模式，并提取重要见解。plot_tree()函数允许设置树的深度，从而在不重新训练模型的情况下测试不同深度的效果。

原文来自原创公众号『数据STUDIO』，专注于数据科学领域的Python应用。