最近在看《機器學習實戰(zhàn)》的時候萌生了一個想法，自己去網上爬一些數據按照書上的方法處理一下，不僅可以加深自己對書本的理解，順便還可以在github拉拉人氣。剛好在看決策樹這一章，書里面的理論和例子讓我覺得這個理論和選擇對象簡直不能再貼切，看完長相看學歷，看完學歷看收入。如果可以從婚戀網站上爬取女性的數據信息，手動給她們打標簽，并根據這些數據構建決策樹，不就可以找出自己的擇偶模式了嗎！github項目：huatian-funny，下面就詳細的闡釋一下。

數據爬取

之前在世紀佳緣上爬取過類似的數據，總體的感覺是上面的用戶數據要么基本不填要么一看就很假，周圍的一些老司機建議可以在花田網上看下，數據質量確實高很多，唯一的缺點就是上面的數據不給爬，搜索用戶的API需要登錄，而且只顯示三十多個用戶的信息。剛好我需要的數據也很少，就把搜索條件劃分的很細，每次取到的數據很小，但最終匯集的數量還是相當可觀的，最終獲取了位置在上海年齡22-27共計2000個左右的用戶數據。填寫好spider.py中的用戶名和密碼，直接運行這個文件就可以爬取數據，因為數據量不大，很快就可以運行完畢，存儲在mongodb中的數據如下：

爬蟲用到的工具是requests，流程上也很簡單，先發(fā)送登陸請求獲取cookie，然后調用搜索API獲取數據，拿到的數據是json格式，不需要任何轉換直接存儲mongodb，非常的方便，唯一想吐槽的就是花田搜索API接口竟然用的是POST方式，太沒有專業(yè)水準了。稍微提一下如何用request獲取cookie，用Session構建一個session對象，用這個對象發(fā)送登陸請求后，之后的請求都會自動帶上登陸返回的cookie，使用起來非常的簡單。

給用戶打標簽

由于決策樹屬于監(jiān)督學習，需要一個給定的標簽，因此需要自己根據用戶的外貌、年齡、學歷等多個維度的判斷給出一個標簽，最后生成的決策樹在一定程度上就可以反映自己的擇偶標準。針對女性的標簽很簡單粗暴，只有滿意和不滿意兩種，有興趣的同學可以按照真實的情況設置更多的標簽，例如優(yōu)秀、一般、備胎、不合格等等。因為外貌是選擇對象過程中一個必不可少的要素，把相貌量化至關重要，因為沒有相關的工具根據頭像進行評分，只能個人主觀進行量化，采用了當下非常流行的十分制。

為了增加打標簽的效率，專門寫了一個桌面窗口，運行mark.py即可，運行結果如下。（tkinter是一個坑，調代碼的時間夠我把整個數據集看好幾遍了，不過真的用起來的時候還是挺有意思的）

備注：因為剛開始看的很多用戶只有頭像、年齡、身高、工資、學歷這五個信息，所以整個過程中只參考了這五個維度進行評價，下面的決策樹也是根據這五個維度進行處理。

訓練數據

決策樹

機器學習中，決策樹是一個預測模型，它代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節(jié)點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結點則對應從根節(jié)點到該葉節(jié)點所經歷的路徑所表示的對象的值。決策樹僅有單一輸出，若欲有復數輸出，可以建立獨立的決策樹以處理不同輸出。從數據產生決策樹的機器學習技術叫做決策樹學習, 通俗點說就是決策樹，說白了，這是一種依托于分類、訓練上的預測樹，根據已知預測、歸類未來。

理論方面我可以參考《機器學習實戰(zhàn)》第三章或者這篇博客，很淺顯易懂的解釋了具體的原理，我就不贅述了。

結果展示

代碼參考的是《機器學習實戰(zhàn)》，針對現實自己做了一些優(yōu)化調整，和原來的代碼不是完全相同，運行train.py就可以顯示出結果，如下：

因為線很擠，調了很久只能拿到這個效果了。到這兒已經很清晰明了的闡明了主題，我就是一個外貌黨，顏值高的pass，顏值低的忽略，不高不低的考慮的相當糾結。有興趣的同學可以自己試一試。