python实现决策树数据直接赋值导入_Python实现初阶决策树

《Python数据挖掘入门与实践》这本书中关于决策树部分的讲解，代码部分相对简要，但坑爹的是，他给的数据下载网站，人家改版了，根本找不到数据，进行测试，于是我又用“鸢尾花”数据测试了一下决策树算法。

闲话少说，直接上代码。

1、导入鸢尾花数据

鸢尾花数据，可以直接从sklearn库中进行载入，分别将自变量和因变量，赋值为x和y。

from sklearn.datasets import load_iris

import numpy as np

import pandas as pd

X_data = load_iris().data

y_data = load_iris().target

2、设置训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_data, y_data)

3、建立决策树对象

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

dtc = DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=4,random_state = 14)

max_leaf_nodes=4，指保留最大节点的数量为4，可以理解为树的深度为4。

random_state = 14，设置随机种子为14，使用相同的随机种子能包粽子几次的实验结果相同。但是，在自己的实验中，为保证随机性，可以设置不同的随机种子。

4、训练并预测

dtc.fit(X_train,y_train) #用训练集进行训练

y_predict = dtc.predict(X_test) # 利用测试数据生成预测值y_predict

# 判断与训练集y是否相等并返回正确率

accuracy = np.mean(y_predict == y_test)*100

print('准确率为%.2f%%' % accuracy)

得出的结果：准确率为97.37%

5、得到决策树图

导入export_graphviz，生成dot文件

from sklearn.tree import export_graphviz

export_graphviz(clf,out_file = 'tree0.dot')

生成dot文件后，用GVEdit命令转化成png格式或者其他格式。

首先安装graphviz-2.38，然后设置环境变量(本人是windows环境下运行的)，然后敲下如下命令即可转化成png格式的树图。

dot -Tpng tree0.dot -o tree0.png

生成的树图如下所示:

树图.png

由上图可知，此次创建决策用的是信息增益熵，主要用到两个特征，即X[2]和X[3]。

根节点处X[2]小于等于2.45的为一类，且均为第一类鸢尾花

X[2]大于2.45，且X[3]大于1.75的为一类，且大部分为第三类鸢尾花，只有一个样本为第二类鸢尾花。

X[3]小于等于1.75，且X[2]小于等于4.95的为一类，且大部分为第二类鸢尾花，只有一个样本为第三类鸢尾花。

X[3]小于等于1.75，且X[2]大于4.95的为一类，有2个为第二类，有4个为第三类鸢尾花。