python决策树例题经典案例
时间: 2023-10-16 19:08:04 浏览: 64
经典案例包括以下几个:
1. 鸢尾花分类问题
这是一个经典的问题,通过测量花瓣和萼片的长度、宽度来对鸢尾花进行分类。数据集包括150个样本,分为3类,每类50个样本。我们可以使用决策树算法对鸢尾花进行分类。
2. 泰坦尼克号生还预测
这是一个非常流行的机器学习问题。我们需要根据乘客的性别、年龄、船票等信息,预测他们是否能够生还。通过使用决策树算法,我们可以建立一个分类模型,帮助我们预测乘客的生还情况。
3. 信用评分预测
这是一个重要的金融问题,银行需要根据客户的信用记录和其他信息,来评估客户的信用等级。通过使用决策树算法,我们可以建立一个分类模型,帮助银行评估客户的信用等级。
4. 疾病诊断
医疗领域也是决策树算法的一个重要应用领域。我们可以使用决策树算法,根据患者的症状和其他信息,来预测他们是否患有某种疾病,并为他们提供相应的治疗方案。
5. 股票预测
股票预测是金融领域中的一个重要问题。通过使用决策树算法,我们可以建立一个预测模型,帮助投资者预测股票价格的变化趋势,并做出相应的投资决策。
相关问题
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。
python决策树算法案例
决策树是一种常用的分类和回归方法。下面是一个使用Python实现的决策树算法案例:
def createTree(dataSet, r, usedX=[]):
if len(dataSet) == 0:
return {}
tree = {}
numEachClass = CountEachClass(dataSet)
c = numEachClass.index(max(numEachClass))
tree['class'] = c
mx, mg = getMaxGain(dataSet, usedX)
print("max gain:", mg)
if len(usedX) == len(X) or numEachClass[c] == len(dataSet) or mg < r:
tree['factureX'] = -1
return tree
else:
tree['factureX'] = mx
subDataSet = splitData(dataSet, mx)
for xiv in range(len(X[mx])):
xivDataSet = subDataSet[xiv]
newusedX = usedX.copy()
newusedX.append(mx)
tree[xiv] = createTree(xivDataSet, r, newusedX)
return tree
这个案例定义了一个递归构建决策树的函数createTree。函数根据给定的数据集、阈值r和已使用的特征列表usedX,构建一个决策树的字典结构。函数首先检查数据集是否为空,如果为空则返回一个空树。然后计算数据集中每个类别的数量,并找出数量最多的类别作为当前根节点的类别。接下来,函数计算当前数据集中每个特征的信息增益,并选择信息增益最大的特征作为划分子树集的依据。如果已经使用了所有特征、当前数据集中只有一种类别或者信息增益小于阈值r,则当前节点为叶节点,不再继续分支。否则,函数根据选择的特征将数据集划分为不同的子集,并递归调用自身构建子树。最后,函数返回构建好的决策树。
这个案例是一个简化的决策树算法实现,具体的数据处理和计算函数CountEachClass、getMaxGain和splitData在代码中未给出,你可以根据具体的需求自行实现或使用其他库进行实现。此外,你也可以参考《统计学习方法》一书中关于决策树的相关内容了解更多细节。
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