基于信息熵进行划分的决策树算法python 并画图

基于信息熵进行划分的决策树算法是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。下面是一个使用Python实现并绘制图形的示例。

首先，我们需要导入所需的库。在Python中，可以使用Scikit-learn库来实现决策树算法，并使用Graphviz库来绘制决策树图。

from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
import graphviz

接下来，我们需要准备用于训练和测试决策树的数据集。在这个示例中，我们使用Scikit-learn库中的鸢尾花数据集（Iris dataset）。

# 导入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

然后，我们可以使用决策树分类器进行模型训练，并利用训练好的模型对新的数据进行预测。

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练决策树模型
model = clf.fit(X, y)

# 预测新的数据
new_data = [[5.0, 3.6, 1.4, 0.2]]
prediction = model.predict(new_data)
print("预测结果:", prediction)

最后，我们可以使用Graphviz库来绘制决策树图。

dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, 
                     feature_names=iris.feature_names,  
                     class_names=iris.target_names,  
                     filled=True, rounded=True,  
                     special_characters=True)

graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("决策树图", format="png", cleanup=True)

# 打开决策树图
graph.view()

运行以上代码后，将生成一张名为"决策树图.png"的图片，并自动打开该图片来显示决策树的结构。