借助SQL Server构建智能决策树

1. 前言

在数据挖掘和机器学习领域中，决策树是一种经常使用的算法。它可以处理离散数据和连续数据，可以用于分类和回归问题，模型具有可解释性等特点。然而，构建一个准确的决策树需要大量的时间和精力。在本文中，我们将介绍如何使用SQL Server构建智能决策树，从而快速地构建一个高效的决策树模型。

2. 数据集

2.1 数据获取

本文使用的是鲍鱼数据集，该数据集来自UCI Machine Learning Repository。数据集中包含4177条数据，每条数据包含8个特征，其中一个特征是目标变量。数据集的详细描述和下载链接可以在这里找到：

数据集描述：

性别：M（男性），F（女性），I（婴儿）

长度：最长的壳长度（毫米）

直径：最长的壳直径（毫米）

高度：壳高度（毫米）

重量：整个贝类的重量（克）

重量肉：肉的重量（克）

重量内脏：内脏的重量（克）

重量壳：壳的重量（克）

年龄：+1.5岁=年龄（年）

2.2 数据预处理

在SQL Server中导入数据集后，我们需要对数据进行一些预处理，以便于后续的决策树构建。

首先，我们需要对性别特征进行编码，将M、F、I分别转化为0、1、2：

UPDATE abalone

SET sex = CASE 
    WHEN sex = 'M' THEN 0
    WHEN sex = 'F' THEN 1
    ELSE 2 END

然后，我们需要将年龄连续变量离散化，这里将其分为4个类别：

UPDATE abalone

SET age_cat = CASE 
    WHEN age BETWEEN 0 AND 8 THEN 0
    WHEN age BETWEEN 9 AND 10 THEN 1
    WHEN age BETWEEN 11 AND 19 THEN 2
    ELSE 3 END

3. 智能决策树

3.1 构建决策树

在SQL Server中，我们可以使用决策树算法创建模型。在此之前，我们需要创建一个新的数据表，包含我们需要用于决策树构建的特征和目标变量：

CREATE TABLE abalone_features

(
  length NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  diameter NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  height NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  weight NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  weight_meat NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  weight_guts NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  weight_shell NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  sex INT NOT NULL,
  age_cat INT NOT NULL
)
INSERT INTO abalone_features
SELECT 
  length, diameter, height, weight, weight_meat, weight_guts, weight_shell, sex, age_cat
FROM abalone

然后，我们可以使用CREATE TABLE语句创建一个新的模型表，指定特征和目标变量：

CREATE TABLE abalone_tree

(
  length NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  diameter NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  height NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  weight NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  weight_meat NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  weight_guts NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  weight_shell NUMERIC(8, 2) NOT NULL,
  sex INT NOT NULL,
  age_cat INT NOT NULL,
  rings INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY(length, diameter, height, weight, weight_meat, weight_guts, weight_shell, sex, age_cat)
)
INSERT INTO abalone_tree
SELECT 
  length, diameter, height, weight, weight_meat, weight_guts, weight_shell, sex, age_cat, rings
FROM abalone

现在可以使用决策树算法创建模型，语法如下：

CREATE MODEL abalone_model

WITH (
   ALGORITHM = 'MS_DecisionTrees',
   MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES = 9,
   MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES = 1
)
AS SELECT * FROM abalone_tree

该语句将在数据表abalone_tree上创建一个新的决策树模型abalone_model。我们可以将MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES设置为9，因为我们总共有9个特征。MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES设置为1，因为我们的目标变量是一个数值。

3.2 评估决策树

现在我们已经创建了一个决策树模型，我们可以评估其性能。下面的查询将显示训练集和测试集上的模型准确性、精确性、召回率和F1得分：

SELECT 

   dm.name AS ModelName,
   dm.description AS ModelDescription,
   dm.type AS ModelType,
   me.training_time AS TrainingTime,
   me.evaluation_method AS EvaluationMethod,
   CAST(me.accuracy AS NUMERIC(8, 4)) AS Accuracy,
   CAST(me.precision AS NUMERIC(8, 4)) AS Precision,
   CAST(me.recall AS NUMERIC(8, 4)) AS Recall,
   CAST(me.F1_score AS NUMERIC(8, 4)) AS F1_score,
   me.confusion_matrix AS ConfusionMatrix
FROM sys.dm_models dm
JOIN sys.dm_exec_model_memory_usage me
ON dm.model_id = me.model_id
WHERE dm.name = 'abalone_model'

4. 结论

在本文中，我们介绍了如何使用SQL Server构建智能决策树。我们首先对鲍鱼数据集进行了预处理，然后使用MS_DecisionTrees算法创建了一个决策树模型。最后，我们评估了模型在训练集和测试集上的性能。通过本文的介绍，读者可以了解如何在SQL Server中使用决策树算法进行数据分析和预测。