决策树代码python

时间: 2023-07-02 16:16:56 浏览: 22
以下是一个简单的决策树代码示例,使用sklearn库: ```python from sklearn import tree # 准备数据 features = [[140, 1], [130, 1], [150, 0], [170, 0]] # 特征:重量(克),表面光滑(1)或粗糙(0) labels = [0, 0, 1, 1] # 标签:苹果(0)或橙子(1) # 训练模型 clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(features, labels) # 预测 print(clf.predict([[160, 0]])) # 预测一枚重160克、表面粗糙的水果是什么 ``` 输出: ``` [1] ``` 这表示这枚水果被预测为橙子。
相关问题

数据挖掘决策树代码python

以下是一个简单的数据挖掘决策树的Python代码示例: ```python import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 分割数据集为训练集和测试集 X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 创建决策树模型 model = DecisionTreeClassifier() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('准确率:', accuracy) ``` 其中,`data.csv` 是数据集文件名,`target` 是目标变量名称。你需要根据你自己的数据集来修改这些参数。此外,你也可以使用其他的机器学习框架来实现决策树模型,例如 scikit-learn、TensorFlow 等。

决策树代码python例题经典案例

决策树是一种常用的机器学习算法,可以用于分类和回归问题。下面是一个基于Python的决策树代码的经典案例: 案例描述:假设我们有一个数据集,包含一些商店的信息,其中每条记录包含商店的名称、位置、面积和是否是连锁店等属性。我们的目标是根据这些属性预测商店的类别,即是普通商店还是连锁店。 代码实现: 首先,导入所需的库: ``` import pandas as pd from sklearn import tree ``` 然后加载数据集: ``` data = pd.read_csv('shop_data.csv') ``` 接下来,将数据集划分为特征和目标变量: ``` X = data.drop(['类别'], axis=1) y = data['类别'] ``` 使用LabelEncoder将目标变量编码为数值: ``` from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() y = le.fit_transform(y) ``` 初始化决策树分类器: ``` clf = tree.DecisionTreeClassifier() ``` 使用fit方法拟合数据: ``` clf.fit(X, y) ``` 通过调用predict方法,可以使用训练好的决策树模型进行预测: ``` new_data = pd.DataFrame({'名称': ['商店A'], '位置': ['城市中心'], '面积': ['大'], '连锁': ['是']}) prediction = clf.predict(new_data) ``` 最后,将预测结果转换为对应的标签: ``` predicted_class = le.inverse_transform(prediction) print(predicted_class) ``` 这段代码使用决策树模型对给定的商店信息进行分类预测。

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