决策树划分客群划分成4类,代码实现一下
时间: 2023-05-22 19:02:42 浏览: 41
以下是决策树划分客群划分成4类的 Python 实现代码:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import datasets
# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 创建决策树
tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
# 训练模型
tree.fit(X, y)
# 预测新数据的类别
new_data = [[5.0, 3.6, 1.3, 0.25]]
print("类别为:", tree.predict(new_data))
```
在这个示例中,我们使用了 scikit-learn 库中的决策树分类器来划分鸢尾花数据集中的样本。我们首先加载数据,然后创建一个决策树分类器对象,并使用 fit() 方法来训练模型。最后,我们使用 predict() 方法来预测新数据的类别。
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决策树实现酒的分类代码
以下是一个简单的决策树分类酒的代码示例:
```python
# 导入所需库和数据集
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
wine = datasets.load_wine()
X = wine.data
y = wine.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=0.3, random_state=42)
# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
# 拟合训练集
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
```
在这个示例中,我们使用 Scikit-learn 库中的 Wine 数据集。我们将数据集分为训练集和测试集,并使用决策树分类器进行拟合和预测。最后输出模型在测试集上的准确率。