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【python】四個行為特征來判斷是否需要對該人進行核酸檢測！

來源：北大青鳥總部 2020年07月08日 13:19

摘要：【python】四個行為特征來判斷是否需要對該人進行核酸檢測！

“To be，ornot to be：thatis thequestion”（生存還是毀滅：這是一個問題），這是著名的莎士比亞悲劇《哈姆雷特》中的主人公一句非常經典的獨白，也是數百年來經常困擾人們的選擇問題。這段哈姆雷特式問題的臺詞，經常用來形容一個人在猶豫在思考時候的兩難情況，用現代人的說法就是“選擇困難癥”。人們經常糾結于各種選擇，生怕選錯了，就會陷入“藍瘦香菇”的困境。

人們在面臨選擇難題的時候經常想：如果能未卜先知，那該多好。實際上，在人工智能領域，就有一種預測算法，利用樹杈的形狀，非常形象地來解決這種選擇問題，這就是決策樹算法，它是一個非常廣泛應用的算法，其原理是通過對一系列問題進行“是/否”的推導，最終實現決策。在機器學習發展到如今，決策樹算法越來越得到更多的應用，我們也可以說它是解決“選擇困難癥”的良藥。本文為了讓讀者朋友較好理解該算法，用python編程進行一個實際應用的示范。

新冠檢測和決策樹的基本原理

決策樹算法是一種典型的、逼近離散函數值的分類方法。主要是先對數據進行處理，利用歸納算法生成可讀的規則和決策樹，然后使用決策對新數據進行分析。決策樹算法應用非常廣泛，例如在目前新冠疫情下，由于核酸檢測條件和資源有限，不能夠對所有人都進行檢測，因此對有疑似感染人員的一些行為特征進行推導，最終判斷其是否需要進行核酸檢測來進一步確診，也是很有必要的。比如調查和征詢病人的近期行為：“去過醫院或高危聚集地、防護措施是否到位、有病患接觸史、是否發燒咳嗽”，這四個行為特征來判斷是否需要對該人進行核酸檢測，從而進一步確診。

圖中最末端的5個節點，就是選擇后的判定結果，也稱為決策樹的樹葉。如果樣本的特征特別多、數據量大，就需要使用機器學習的辦法來建立決策樹的模型進行預測了。其中，決策樹算法的最大深度，也就是其max_depth參數，代表了決策樹的復雜程度，即上述例子中做出問題判斷的數量，問題判斷數量越多，就代表決策樹的深度越深，這個模型的計算也越復雜。

在上面的例子中，決策樹很形象地把新冠疑似人員的幾類行為做了推導，如果一個疑似人員雖然“沒有去過醫院或高危聚集地、但是有病患接觸史”，就要考慮做核酸檢測；如果一個疑似人員“去過醫院或高危聚集地、防護措施不到位、并且發燒咳嗽”，說明該病人感染可能性較大，就需要做核酸檢測。通過決策樹算法，對疑似人員進行選擇核酸檢測或不檢測的判定進行預測，解決了核算檢測的選擇問題。

（注：以上例子僅為了解釋決策樹算法的模擬描述，不一定代表真實情況）

決策樹算法解決選擇困難癥

隨著新冠疫情逐步得到緩解，長期宅在家中的人們都開始考慮去戶外游玩，可是天氣越來越熱、或者下雨、大風等，能不能帶家人一起出去游山玩水還得看老天爺的臉色。小明家有一個剛滿四歲的小孩，疫情期間，“小神獸”在家里都快憋瘋了，天天在家里是上躥下跳的。馬上就是周末了，小明看著家里被折騰的一片狼藉，他必須要做出周末是否能出行游玩的決策。同時他正好是一個大數據工程師，當然可以借助人工智能算法來預測天氣以及出行的可能性，從而做出一個全家出行游玩的計劃。本文就通過決策樹算法，利用積累了一定時間的歷史天氣數據，模擬一下小明的預測，看看這個周末他能不能帶全家一起出行游玩。

一、準備數據集

我們采用的數據集包含如下特征字段（為簡略過程，將數據集的各自段值全部轉換為數字）：

日期-date、天氣-outlook（0-晴天、1-陰天、2-雨天）、氣溫-temperature（0-炎熱、1-適中、2-寒冷）、濕度-humidity（0-高、1-中、2-低）、大風-strongwind（0-有、1-無），另外還有一個輸出分類結果：出行的選擇-choiceof journey（1-是、0-否）。

下面我們使用python導入數據集，并進行查看

#載入numpy、pandas，

importnumpy as np

importpandas as pd

#使用pandas加載天氣數據集

data= pd.read_csv('weather.csv')

#顯示以下數據集前10行

data.head(10)

輸出運行結果如下：

將數據集不必要的字段裁剪掉。

#把去掉預測目標Choiceof journey后的數據集作為訓練數據集X

data.drop(['date'],axis = 1, inplace = True)

X= data.drop(['choice of journey'], axis = 1)

#把預測目標賦值給y

y= data['choice of journey'].values

二、建立決策樹模型并訓練

生成訓練集和測試集、使用決策樹算法建模并評估模型分數。

fromsklearn.model_selection import train_test_split

#將數據集拆分為訓練數據集和測試數據集

X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)

#導入用于分類的決策樹模型

fromsklearn import tree

#設定決策樹分類器最大深度為5

DT_clf= tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=5)

#擬合訓練數據集

DT_clf.fit(X_train,y_train)

#打印模型的得分

print('決策樹模型得分：{:.2f}'.format(DT_clf.score(X_test,y_test)))

輸出結果為：

決策樹模型得分：0.85

可以看到，基于這個天氣數據集訓練的模型得到了0.85的評分，也就是說這個模型的預測準確率在85%，可以說預測準確率還不錯，應該能夠為小明解決出行的選擇問題了。

三、顯示決策樹的決策流程

在這個過程中，決策樹在每一層當中都做了哪些事情呢？我們可以在Jupyternotebook中用一個名叫graphviz的庫（首先需要借助Anaconda安裝這個庫），它能將決策樹的工作流程展示出來。輸入代碼：

#導入graphviz工具

importgraphviz

#導入決策樹中輸出graphviz的接口

fromsklearn.tree import export_graphviz

#加載決策樹分類模型，將工作流程輸出到dot文件

export_graphviz(DT_clf,out_file=" weather.dot", class_names="choice ofjourney",feature_names=["outlook","temperature","humidity","strongwind"], impurity=False, filled=True)

#打開這個dot文件

withopen("weather.dot") as f:

dot_graph= f.read()

#顯示dot文件中的圖形

graphviz.Source(dot_graph)

輸出結果為：

上圖非常清晰地展現了決策樹是如何進行預測的，可以看出，決策樹模型首先對濕度進行判斷，在濕度小于或等于0.5這個條件為True的情況下，決策樹判斷分類為c，如果是False，則判斷為h，到下一層則對天氣和溫度進行判斷，進一步對樣本進行分類，以此類推，直到將樣本全部放進2個分類當中。

四、預測周末是否出行游玩

模型建立好了，小明可以開始籌備周末的出行大計了，剛剛天氣預告廣播報道：本周末天氣為——多云、氣溫26度（適中）、濕度65%（稍高）、風力3級（無大風）。

按之前對特征字段設定的對應關系，各特征值解釋為數字是：[1,1,0,1]

我們可以利用上面步驟建立的決策樹模型來預測一下，看看小明周末能不能帶全家出去游玩。

#輸入本周末的天氣數據

weekend=[[1,1,0,1]]

#使用決策樹模型做出預測

pre= DT_clf.predict(weekend)

ifpre == 1:

  print("預測結果：[周末天氣不錯，可以去游玩！]")

else:

  print("預測結果：[很遺憾，周末天氣不好，別去了]")

輸出結果如下：

預測結果：[周末天氣不錯，可以去游玩！]

小明得到以上預測結果也很興奮，馬上開始準備出行計劃、路線和設備。周末小明全家人高高興興地踏了一次青，大家反映都很不錯，小明的父親形象頓時偉岸起來?。決策樹算法解決了小明出行的“選擇困難癥”，小明也算利用他掌握的算法知識為家里做了一次貢獻。

決策樹的優化算法

決策樹算法（DecisionTree）在機器學習算法中，算是一個非常基礎的算法，使用和預測也比較簡單。以上的例子是一個理想狀況的闡述，在機器學習的實際項目中，決策樹算法經常會出現過擬合的問題，這會讓模型的泛化性能大打折扣。為了避免過擬合的問題出現，在決策書算法的基礎之上，科學家們又衍生出隨機森林（RandomForests）和梯度上升決策樹（GradientBoosted DecisionTrees，簡稱GBDT）算法，大大優化了決策樹算法。限于篇幅，本文對這兩個算法就不再深入介紹了，有興趣的讀者朋友可以自行學習和編程操作。