boston 决策树python代码

Boston决策树是一种用于回归问题的决策树算法，它可以根据已知的训练数据，构建出一棵决策树来预测新数据的结果。

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现Boston决策树算法。以下是一个简单的代码示例：

# 导入所需库和数据
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 构建决策树模型
dt = DecisionTreeRegressor(max_depth=3)
dt.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = [[6.5, 20, 6, 1, 300, 15, 30, 5, 10, 320, 15, 20, 10]]
print(dt.predict(new_data))

这段代码首先导入了scikit-learn库和Boston房价数据集，然后将数据集中的自变量和因变量分别赋值给X和y。接着，使用DecisionTreeRegressor类构建了一个最大深度为3的决策树模型，并使用fit()方法拟合了训练数据。

最后，使用predict()方法对新数据进行预测，并输出预测结果。

相关问题

波士顿房价决策树python代码

以下是一个使用决策树模型对波士顿房价数据集进行预测的Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树回归模型
regressor = DecisionTreeRegressor()

# 拟合模型
regressor.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

该代码首先导入了所需的库和模块，然后加载了波士顿房价数据集。接下来，将数据集划分为训练集和测试集。然后，创建了一个决策树回归模型，并使用训练集对模型进行拟合。最后，使用测试集进行预测，并计算预测结果与真实值之间的均方误差。

python分类回归决策树 CART代码

以下是使用Python实现分类回归决策树(CART)的代码示例：

首先，我们需要导入必要的库：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, DecisionTreeRegressor
from sklearn.datasets import load_iris, load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error

接下来，我们可以使用`load_iris`和`load_boston`函数分别加载鸢尾花数据集和波士顿房价数据集：

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X_reg, y_reg = boston.data, boston.target

然后，我们可以将数据集划分为训练集和测试集：

# 分割鸢尾花数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 分割波士顿房价数据集为训练集和测试集
X_train_reg, X_test_reg, y_train_reg, y_test_reg = train_test_split(X_reg, y_reg, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用`DecisionTreeClassifier`和`DecisionTreeRegressor`类来构建分类回归决策树：

# 构建分类决策树模型并拟合训练集
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 构建回归决策树模型并拟合训练集
reg = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
reg.fit(X_train_reg, y_train_reg)

然后，我们可以使用测试集来评估模型的性能：

# 计算分类决策树模型在测试集上的准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {acc:.2f}")

# 计算回归决策树模型在测试集上的均方误差
y_pred_reg = reg.predict(X_test_reg)
mse = mean_squared_error(y_test_reg, y_pred_reg)
print(f"MSE: {mse:.2f}")

最后，我们可以绘制决策树的图形以可视化模型的决策过程：

from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制分类决策树模型的图形
plt.figure(figsize=(12, 6))
plot_tree(clf, filled=True)
plt.show()

# 绘制回归决策树模型的图形
plt.figure(figsize=(12, 6))
plot_tree(reg, filled=True)
plt.show()

以上就是使用Python实现分类回归决策树(CART)的代码示例。