用python写完整代码,采用莺尾花数据画出决策树
时间: 2024-03-21 17:38:09 浏览: 17
好的,以下是完整的Python代码,用于使用莺尾花数据集训练决策树分类器并可视化结果:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import graphviz
# 加载莺尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 使用决策树分类器训练模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)
# 将树导出为Graphviz格式
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True)
# 使用Graphviz库将树可视化
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris_decision_tree")
```
这个代码加载莺尾花数据集到X和y中,使用决策树分类器训练模型,然后使用export_graphviz函数将树导出为Graphviz格式。最后,使用graphviz.Source函数将树可视化,并使用graph.render函数将树保存到文件中。
希望这个代码能帮助到你!如果还有任何问题,请随时问我。