决策树python调库库实现

使用Python实现决策树可以使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类。首先需要导入库：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

然后，可以创建一个DecisionTreeClassifier对象，并使用fit方法拟合数据：

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

其中，X_train是训练数据的特征矩阵，y_train是训练数据的标签。

训练完成后，可以使用predict方法对新数据进行预测：

y_pred = clf.predict(X_test)

其中，X_test是测试数据的特征矩阵，y_pred是预测结果。

相关问题

西瓜数据集决策树python不调库代码实现

以下是使用Python实现西瓜数据集决策树的代码，不需要调用任何库：

import math

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, feature=None, value=None, results=None, tb=None, fb=None):
        self.feature = feature  # 用于划分数据集的特征
        self.value = value  # 特征的值
        self.results = results  # 存储叶子节点的分类结果
        self.tb = tb  # 左子树
        self.fb = fb  # 右子树

# 计算数据集的熵
def entropy(data):
    results = {}
    for row in data:
        r = row[-1]
        if r not in results:
            results[r] = 0
        results[r] += 1
    ent = 0.0
    for r in results:
        p = float(results[r]) / len(data)
        ent -= p * math.log(p, 2)
    return ent

# 根据特征和特征值划分数据集
def divide_data(data, feature, value):
    split_func = None
    if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
        split_func = lambda row: row[feature] >= value
    else:
        split_func = lambda row: row[feature] == value
    set1 = [row for row in data if split_func(row)]
    set2 = [row for row in data if not split_func(row)]
    return (set1, set2)

# 选择最好的特征和特征值来划分数据集
def find_best_feature(data):
    best_feature = -1
    best_value = None
    best_gain = 0.0
    base_entropy = entropy(data)
    for feature in range(len(data[0]) - 1):
        feature_values = set([row[feature] for row in data])
        for value in feature_values:
            set1, set2 = divide_data(data, feature, value)
            p = float(len(set1)) / len(data)
            gain = base_entropy - p * entropy(set1) - (1 - p) * entropy(set2)
            if gain > best_gain:
                best_feature = feature
                best_value = value
                best_gain = gain
    return (best_feature, best_value)

# 构建决策树
def build_tree(data):
    if len(data) == 0:
        return Node()
    results = [row[-1] for row in data]
    if results.count(results[0]) == len(results):
        return Node(results=results[0])
    best_feature, best_value = find_best_feature(data)
    set1, set2 = divide_data(data, best_feature, best_value)
    tb = build_tree(set1)
    fb = build_tree(set2)
    return Node(feature=best_feature, value=best_value, tb=tb, fb=fb)

# 打印决策树
def print_tree(tree, indent=''):
    if tree.results is not None:
        print(str(tree.results))
    else:
        print(str(tree.feature) + ':' + str(tree.value) + '? ')
        print(indent + 'T->', end='')
        print_tree(tree.tb, indent + '  ')
        print(indent + 'F->', end='')
        print_tree(tree.fb, indent + '  ')

# 对新数据进行分类
def classify(tree, data):
    if tree.results is not None:
        return tree.results
    else:
        v = data[tree.feature]
        branch = None
        if isinstance(v, int) or isinstance(v, float):
            if v >= tree.value:
                branch = tree.tb
            else:
                branch = tree.fb
        else:
            if v == tree.value:
                branch = tree.tb
            else:
                branch = tree.fb
        return classify(branch, data)

# 测试决策树
def test_tree(tree, test_data):
    correct = 0
    for row in test_data:
        if classify(tree, row[:-1]) == row[-1]:
            correct += 1
    accuracy = float(correct) / len(test_data)
    print('Accuracy: %.2f%%' % (accuracy * 100))

# 加载西瓜数据集
def load_watermelon():
    data = [
        [1, 1, 1, 1, 'yes'],
        [1, 1, 1, 0, 'yes'],
        [1, 0, 1, 0, 'no'],
        [0, 1, 0, 1, 'no'],
        [0, 1, 0, 0, 'no'],
        [0, 0, 1, 1, 'no'],
        [0, 1, 1, 0, 'no'],
        [1, 1, 0, 1, 'no'],
        [1, 0, 0, 0, 'no'],
        [0, 1, 0, 1, 'no']
    ]
    return data

# 加载西瓜数据集2
def load_watermelon2():
    data = [
        [0.697, 0.460, 1, 'yes'],
        [0.774, 0.376, 1, 'yes'],
        [0.634, 0.264, 1, 'yes'],
        [0.608, 0.318, 1, 'yes'],
        [0.556, 0.215, 1, 'yes'],
        [0.403, 0.237, 1, 'yes'],
        [0.481, 0.149, 1, 'yes'],
        [0.437, 0.211, 1, 'yes'],
        [0.666, 0.091, 0, 'no'],
        [0.243, 0.267, 0, 'no'],
        [0.245, 0.057, 0, 'no'],
        [0.343, 0.099, 0, 'no'],
        [0.639, 0.161, 0, 'no'],
        [0.657, 0.198, 0, 'no'],
        [0.360, 0.370, 0, 'no'],
        [0.593, 0.042, 0, 'no'],
        [0.719, 0.103, 0, 'no']
    ]
    return data

# 加载西瓜数据集3
def load_watermelon3():
    data = [
        ['青绿', '蜷缩', '浊响', '清晰', '凹陷', '硬滑', '是'],
        ['乌黑', '蜷缩', '沉闷', '清晰', '凹陷', '硬滑', '是'],
        ['乌黑', '蜷缩', '浊响', '清晰', '凹陷', '硬滑', '是'],
        ['青绿', '稍蜷', '浊响', '清晰', '稍凹', '软粘', '是'],
        ['浅白', '稍蜷', '浊响', '清晰', '稍凹', '软粘', '是'],
        ['青绿', '硬挺', '清脆', '清晰', '平坦', '软粘', '是'],
        ['乌黑', '稍蜷', '沉闷', '稍糊', '稍凹', '硬滑', '是'],
        ['乌黑', '稍蜷', '浊响', '清晰', '稍凹', '软粘', '是'],
        ['乌黑', '稍蜷', '沉闷', '稍糊', '稍凹', '硬滑', '否'],
        ['青绿', '硬挺', '清脆', '清晰', '平坦', '硬滑', '否'],
        ['浅白', '硬挺', '清脆', '模糊', '平坦', '软粘', '否'],
        ['浅白', '蜷缩', '浊响', '模糊', '平坦', '硬滑', '否'],
        ['青绿', '稍蜷', '浊响', '稍糊', '凹陷', '硬滑', '否'],
        ['浅白', '稍蜷', '沉闷', '稍糊', '凹陷', '硬滑', '否'],
        ['乌黑', '稍蜷', '浊响', '清晰', '稍凹', '软粘', '否'],
        ['浅白', '蜷缩', '浊响', '模糊', '平坦', '硬滑', '否'],
        ['青绿', '蜷缩', '沉闷', '稍糊', '稍凹', '硬滑', '否']
    ]
    return data

# 加载西瓜数据集4
def load_watermelon4():
    data = [
        ['青绿', '蜷缩', '浊响', '清晰', '凹陷', '硬滑', '是'],
        ['乌黑', '蜷缩', '沉闷', '清晰', '凹陷', '硬滑', '是'],
        ['乌黑', '蜷缩', '浊响', '清晰', '凹陷', '硬滑', '是'],
        ['青绿', '稍蜷', '浊响', '清晰', '稍凹', '软粘', '是'],
        ['浅白', '稍蜷', '浊响', '清晰',

决策树连续型算法python调库

在Python中，可以使用sklearn库中的tree模块来构建决策树算法。然而，通过调库的方式只能处理数值型的属性，对于包含连续型属性和离散型属性的数据集处理起来比较困难。因此，可以使用非调库的方式实现决策树连续型算法。

要实现决策树连续型算法，首先需要了解决策树的算法原理。决策树的构建过程可以使用ID3算法，而构建过程中的终止条件包括属性值连续的情况。具体的代码实现过程可以参考相关资料。

另外，还可以使用基于基尼系数和基于信息熵的两种决策树模型来处理离散型数据和连续型数据，并将生成的决策树可视化。在模型评估时，可以使用numpy和pandas来计算准确率、混淆矩阵，并使用可视化函数展示结果。

总结来说，决策树连续型算法的实现可以通过非调库的方式，使用ID3算法和基于基尼系数或基于信息熵的模型，来处理包含连续型属性和离散型属性的数据集，并将结果可视化展示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *4* [Python实现非调库的决策树算法](https://blog.csdn.net/expeltatar/article/details/107681547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [利用决策树算法在鲍鱼数据集上对年龄进行预测](https://blog.csdn.net/qq_53644346/article/details/125337125)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [人工智能框架决策树Python实现（基于numpy和pandas，不调sklearn方法）](https://download.csdn.net/download/weixin_43904427/79602773)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]