鸢尾花分类 ID3 C4.5 CART算法,Python代码包括超参数寻优,包括树的剪枝,可视化决策树
时间: 2024-04-20 19:04:08 浏览: 25
好的,我理解你的问题了。关于鸢尾花分类的算法和 Python 代码,我们可以使用决策树算法来进行分类。决策树是一种基于树形结构的分类方法,通过将数据逐级分解,对数据进行分类。常见的决策树算法有 ID3、C4.5 和 CART 算法。
在 Python 中,我们可以使用 scikit-learn 库来实现决策树算法。下面是一个使用 ID3 算法来对鸢尾花数据进行分类的 Python 代码:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, [2, 3]]
y = iris.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=0)
# 定义并训练ID3决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=None, random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)
# 导出决策树图像
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names[2:4], class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris")
# 在测试集上进行预测并计算准确率
print("测试集准确率: %f" % clf.score(X_test, y_test))
```
在这段代码中,我们首先加载了鸢尾花数据集,并将其划分为训练集和测试集。然后我们使用 ID3 算法来定义并训练决策树模型,并使用 export_graphviz 函数来导出决策树图像。最后,我们在测试集上进行预测并计算准确率。
这段代码同时支持树的剪枝和超参数寻优。例如,我们可以通过修改 DecisionTreeClassifier 的 max_depth 参数来限制树的深度,从而防止出现过拟合问题。此外,我们还可以使用 GridSearchCV 函数来进行超参数寻优。
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