使用scikit-learn对葡萄酒数据集使用决策树算法进行分类,并对分类数据进行可视化。 (数据集基于sklearn的wine数据集)
时间: 2023-11-22 09:56:31 浏览: 69
好的,以下是实现的步骤:
1. 导入必要的库和数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
wine = load_wine()
X, y = wine.data, wine.target
```
2. 创建决策树分类器并进行拟合:
```python
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X, y)
```
3. 对拟合后的决策树进行可视化:
```python
plt.figure(figsize=(15,10))
plot_tree(dtc, filled=True)
plt.show()
```
这样就可以看到可视化后的决策树了。
完整代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
wine = load_wine()
X, y = wine.data, wine.target
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X, y)
plt.figure(figsize=(15,10))
plot_tree(dtc, filled=True)
plt.show()
```
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