chaid决策树python代码

CHAID（Chi-squared Automatic Interaction Detection）是一种非参数统计决策树算法，它主要用于分类问题。在Python中，可以使用`sklearn`库中的`tree`模块来实现CHAID决策树，虽然`sklearn`本身并没有直接提供CHAID，但我们可以通过一些第三方库如`partykit`或自编码CHAID算法来实现。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用`partykit`库构建一个CHAID树：

# 导入需要的库
from partykit import Tree, Dataset

# 假设你有一个DataFrame df，其中包含特征列X和目标变量Y
df = ...  # 你的数据集

# 使用partykit创建CHAID树
def build_chaid_tree(df, target_column):
    data = Dataset.from_dataframe(df)
    chaid = Tree(data, target_column)
    chaid.fit()
    return chaid

# 示例调用
chaid_model = build_chaid_tree(df, 'Y')

请注意，你需要先安装`partykit`库 (`pip install partykit`)。然后可以根据模型得到分割规则，并对新数据进行预测。对于`partykit`的具体操作和功能，建议查阅官方文档或在线教程。