DecisionTreeClassifier保存模型

要保存DecisionTreeClassifier模型，可以使用Python中的pickle或joblib库。以下是使用joblib库保存和加载模型的示例代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import datasets
from sklearn.externals import joblib

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 训练模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)

# 保存模型
joblib.dump(clf, 'model.pkl')

# 加载模型
clf2 = joblib.load('model.pkl')

在这个例子中，我们使用了joblib.dump()将训练好的决策树分类器保存到名为'model.pkl'的文件中。然后，我们使用joblib.load()从文件中加载模型并将其存储在clf2变量中。

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可视化DecisionTreeClassifier决策树模型，将决策树模型导出为DOT格式并可视化

在Python中，你可以使用`sklearn`库中的`DecisionTreeClassifier`来构建决策树模型，然后利用第三方库如`graphviz`将其转换为DOT格式以便于可视化。以下是简单的步骤：

1. **安装所需库**:
首先，确保你已经安装了`scikit-learn`（sklearn）、`pandas`以及`pydotplus`。如果没有，可以使用`pip`安装：

   pip install scikit-learn pandas pydotplus graphviz

2. **加载数据和构建模型**:
例如，如果你有一个名为`df`的数据集，选择一列作为目标变量（target），其余列为特征（features）：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[features], df[target], test_size=0.2)
   dt_model = DecisionTreeClassifier()
   dt_model.fit(X_train, y_train)

3. **生成DOT文件**:
使用`export_graphviz`函数从sklearn导出DOT文件，并指定保存路径：

   import graphviz

   dot_data = tree.export_graphviz(dt_model, out_file=None,
                                   feature_names=features,
                                   class_names=target.unique(),
                                   filled=True, rounded=True,
                                   special_characters=True)

这里，`feature_names`是你设置的特征名称列表，`class_names`是类别标签。

4. **可视化DOT文件**:
最后，你需要使用`graphviz`的`Source`类将DOT数据显示出来或者保存为图片：

   graph = graphviz.Source(dot_data)
   graph.view()  # 或者保存为图片

filename=var.get() ## print(filename) df = pd.DataFrame(pd.read_csv(filename)) ## print(df) #索引数据 xshuju=df.iloc[:,0:6] ## print(xshuju) yshuju=df.iloc[:,6] ## print(yshuju) Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(xshuju,yshuju,test_size=0.5) clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain) score = clf.score(Xtest, Ytest) #返回预测的准确度 content8.set(score*100) print(score*100) joblib.dump(clf,"casemodel.pkl")#保存模型 上述代码进行了剪枝吗

在上述代码中没有进行剪枝。决策树的剪枝是指通过裁剪决策树的一些节点来提高模型的泛化能力和避免过拟合。在sklearn中，可以通过设置决策树的参数来进行剪枝，例如max_depth（最大深度）、min_samples_split（最小分裂样本数）、min_samples_leaf（最小叶子节点样本数）等。在上述代码中，DecisionTreeClassifier()函数没有设置这些参数，因此没有进行剪枝。