决策树AHP层次分析法代码实现

决策树和AHP层次分析法是两种不同的决策方法，我可以为你介绍它们的代码实现。

首先是决策树的代码实现。决策树是一种基于树结构的分类和回归算法，常用于解决分类和回归问题。以下是一个简单的决策树分类的Python代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.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)

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

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

接下来是AHP层次分析法的代码实现。AHP层次分析法是一种用于多准则决策的方法，它将问题分解为多个层次，通过对比不同层次的准则权重来进行决策。以下是一个简单的AHP层次分析法的Python代码示例：

import numpy as np

# 构建判断矩阵
judgment_matrix = np.array([[1, 3, 5],
                           [1/3, 1, 2],
                           [1/5, 1/2, 1]])

# 计算权重
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(judgment_matrix)
weights = eigenvectors[:, np.argmax(eigenvalues)]

# 归一化权重
weights /= np.sum(weights)

# 输出权重
for i, weight in enumerate(weights):
    print("准则{}的权重：{}".format(i+1, weight))

以上是决策树和AHP层次分析法的简单代码实现示例。如果你有更具体的问题或者需要更复杂的实现，可以提供更多详细的要求。