网上找到一个数据集,建立决策树并截图,计算二个属性的增益率。
时间: 2024-09-29 12:02:58 浏览: 16
首先,要在网上找到合适的数据集,常见的数据集平台有UCI Machine Learning Repository、Kaggle等,选择一个适合用于分类任务并且包含两个连续或离散属性的数据集。例如,我们可以选取"鸢尾花"数据集(Iris dataset),它包含了四个属性,但对于您的问题,我们只需要其中的两个。
建立决策树模型通常涉及以下步骤:
1. **数据预处理**:下载数据后,先进行清洗和整理,包括缺失值处理、异常值检测、特征编码等。
2. **分割数据集**:将数据集分为训练集和测试集,以便评估模型性能。
3. **导入库**:使用Python的scikit-learn库中的`DecisionTreeClassifier`建立决策树模型。安装必要的库,如`pandas`, `numpy`, 和 `matplotlib`。
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
```
4. **创建模型并训练**:
```python
df = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 替换为实际数据文件路径
X = df[['attribute1', 'attribute2']] # 选择两个属性
y = df['target'] # 目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
tree_model = DecisionTreeClassifier()
tree_model.fit(X_train, y_train)
```
5. **计算增益率**:对于连续型属性,可以使用信息熵(Entropy)或基尼系数来衡量增益。scikit-learn库并未直接提供增益率的计算方法,但可以通过手动计算得到:
- 对于每个属性,计算未分治前的信息熵(或基尼系数)。
- 分治后,分别计算每个分支的信息熵(或基尼系数),然后减去它们。
计算公式大致如下:
```
gain = entropy_before - (fraction_of_samples * entropy_after)
```
6. **可视化**:
使用`export_graphviz`函数从sklearn模型导出决策树结构,然后利用Graphviz工具生成图片。这里需要安装`graphviz`库,并绘制节点的增益率信息。
```python
from sklearn.tree import export_graphviz
dot_data = export_graphviz(tree_model, out_file=None,
feature_names=['attribute1', 'attribute2'],
filled=True, rounded=True, special_characters=True,
class_names=y.unique(), impurity=False)
graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_pdf('tree.pdf')
```
这样就得到了决策树的图片,并计算了指定属性的增益率。