决策树分支可以自己设定吗

Question

比如所有特征都是分类变量
var1 男，女
var2 高中学历、本科及以上、博士
var3 低收入 、中收入、高收入、暂无收入
var4 中部地区、西部地区、东部地区、北部地区
..
target ：profit

如果想要得到回归决策树，但是每个内部节点都是按上面已有分类去划分，比如收入变量就是4个分支，而不是只能有两个分支，可以做到吗，或者有什么类似的方法可以得到这种一层层划下去的结果呢

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

决策树算法通常用于分类问题，而不是回归问题。然而，你可以使用决策树的变体，如CART（Classification and Regression Trees）或ID3（Iterative Dichotomiser 3），它们可以处理连续型和离散型特征。在这种情况下，你需要将目标变量（profit）转换为分类变量，例如将其分为高利润和低利润两个类别。

在Python中，你可以使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier或DecisionTreeRegressor来实现决策树。以下是一个示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

# 假设你的数据存储在一个名为data的pandas DataFrame中
data = pd.DataFrame({
    'var1': ['男', '女', '男', '女'],
    'var2': ['高中学历', '本科及以上', '博士', '本科及以上'],
    'var3': ['低收入', '中收入', '高收入', '暂无收入'],
    'var4': ['中部地区', '西部地区', '东部地区', '北部地区'],
    'target': [0, 1, 1, 0]  # 假设0表示低利润，1表示高利润
})

# 对分类变量进行编码
le = LabelEncoder()
for column in data.columns:
    if data[column].dtype == 'object':
        data[column] = le.fit_transform(data[column])

# 分离特征和目标变量
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 创建并训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = pd.DataFrame({
    'var1': [1],  # 男
    'var2': [1],  # 本科及以上
    'var3': [2],  # 高收入
    'var4': [2]   # 东部地区
})
new_data = new_data.apply(lambda x: le.transform(x))
prediction = clf.predict(new_data)
print("预测结果：", prediction)

在这个例子中，我们首先对分类变量进行编码，然后使用DecisionTreeClassifier创建一个决策树模型。最后，我们对新数据进行预测。注意，这个例子仅适用于二分类问题。如果你需要处理多分类问题，可以使用DecisionTreeClassifier的multiclass参数。