机器学习实践教程 教案 第07章 决策树

教案：决策树原理教学目标理解决策树的基本概念，包括根节点、内部节点和叶节点。掌握熵、条件熵和信息增益的概念及其在决策树中的应用。学会使用信息增益或基尼指数来选择决策树中的最优特征。通过实例分析，能够构建简单的决策树。教学重点熵、条件熵和信息增益的计算与理解。决策树中特征选择的方法。教学难点信息增益和基尼指数的计算及其在特征选择中的应用。教学流程一、引入（5分钟）简要介绍决策树的概念及其在分类问题中的应用。举例说明决策树如何从数据中归纳出“if...then...”形式的规则。二、决策树基本原理（10分钟）讲解决策树的结构，包括根节点、内部节点和叶节点。阐述决策树学习的本质：从训练数据中归纳出规则。三、熵与条件熵（15分钟）引入熵的概念，解释其在度量随机变量不确定性中的作用。讲解条件熵的定义，并说明它在已知某一特征条件下度量不确定性的方法。通过公式推导和实例分析，加深学生对熵和条件熵的理解。四、信息增益（15分钟）引入信息增益的概念，解释其在决策树特征选择中的作用。讲解信息增益的计算方法，包括数据集熵的计算和特征条件下数据集熵的计算。通过性别推测数据集的实例，演示如何计算信息增益并选择最优特征。五、基尼指数（10分钟）引入基尼指数的概念，解释其作为另一种特征选择指标的优势。讲解基尼指数的计算方法，包括类别概率的计算和特征条件下基尼指数的计算。比较信息增益和基尼指数在特征选择中的差异。六、课堂练习（10分钟）要求学生根据所学知识，计算给定数据集（如身高、体重、鞋码数据集）的熵、条件熵、信息增益和基尼指数。引导学生分析不同特征的信息增益或基尼指数，选择最优特征构建决策树。七、课堂小结（5分钟）总结熵、条件熵、信息增益和基尼指数在决策树中的应用。强调特征选择在决策树构建中的重要性。布置课后作业：要求学生选择一个实际数据集，计算其熵、条件熵、信息增益和基尼指数，并构建决策树模型。课后作业选择一个实际数据集（如贷款审批数据集、鸢尾花数据集等），计算其熵、条件熵、信息增益和基尼指数。使用计算得到的信息增益或基尼指数选择最优特征，构建决策树模型。分析决策树模型的分类效果，并讨论可能的改进方法。撰写一份报告，总结实验过程和结果。

教案：DecisionTreeClassifier类教学目标理解DecisionTreeClassifier类在sklearn库中的基本用途。学会使用DecisionTreeClassifier类训练决策树模型，并用其进行预测。掌握如何计算和评估决策树模型的准确率。学会使用export_graphviz和pydot等工具来可视化决策树。了解决策树中不同纯度度量标准（如Gini指数和熵）对树结构的影响。教学重点DecisionTreeClassifier类的基本用法。决策树模型准确率的计算和评估。决策树的可视化方法。教学难点理解不同纯度度量标准对决策树结构的影响。教学流程一、引入（5分钟）回顾上一节关于决策树原理的内容。引出sklearn库中的DecisionTreeClassifier类，并说明其用途。二、基本用法（10分钟）加载iris数据集并拆分训练集和测试集。展示DecisionTreeClassifier类的基本用法，包括实例化、训练模型、进行预测和计算准确率。演示如何使用sklearn.metrics.accuracy_score计算模型准确率。三、展示决策树（15分钟）讲解如何使用export_graphviz函数将决策树转换为DOT格式的文本文件。介绍pydot库，并演示如何使用它将DOT文件转换为PNG图片。编写create_png函数来自动化这个过程，并展示如何使用它可视化决策树。分别使用Gini指数和熵作为纯度度量标准，并展示生成的决策树图片。四、讨论不同纯度度量标准（10分钟）对比使用Gini指数和熵作为纯度度量标准时生成的决策树图片。讲解不同纯度度量标准对决策树结构的影响。强调纯度度量标准的选择对模型性能的重要性。五、课堂练习（10分钟）要求学生使用提供的代码模板，自己加载数据集并训练一个决策树模型。要求学生计算模型的准确率，并可视化生成的决策树。鼓励学生尝试使用不同的纯度度量标准，并比较生成的决策树结构和模型性能。六、课堂小结（5分钟）总结DecisionTreeClassifier类的基本用法和重要性。强调决策树可视化在理解和优化模型中的作用。回顾不同纯度度量标准对决策树结构的影响。课后作业选择一个自己感兴趣的数据集（如鸢尾花数据集、泰坦尼克号数据集等），使用DecisionTreeC