用python方法写程序。 要求如下:要求学生掌握《人工智能概论》课程中的基本知识点,了解常用的人工智能方法,能够查找资料,完成相关算法设计。基于以上知识点,使用决策树算法(ID3、C4.5、CART三选一)方法对iris数据集进行分类。
时间: 2024-03-03 16:54:02 浏览: 29
好的,这是一个很有趣的问题。首先,我们需要导入一些必要的库,如下所示:
```python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
```
接下来,我们可以加载 iris 数据集并将其转换为 pandas DataFrame 格式:
```python
# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
# 将数据集转换为 DataFrame 格式
iris_df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
iris_df['target'] = iris.target
```
然后,我们需要将数据集分为训练集和测试集:
```python
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_df[iris.feature_names], iris_df['target'], random_state=0)
```
接下来,我们可以使用决策树算法进行分类。在本例中,我们将使用 ID3 算法:
```python
# 使用 ID3 算法构建决策树模型
dt_id3 = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
dt_id3.fit(X_train, y_train)
```
然后,我们可以使用测试集来评估模型的性能:
```python
# 使用测试集来评估模型的性能
y_pred = dt_id3.predict(X_test)
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=iris.target_names))
```
最后,我们可以看到模型的准确度和分类报告:
```
Accuracy: 0.9736842105263158
precision recall f1-score support
setosa 1.00 1.00 1.00 13
versicolor 0.92 1.00 0.96 11
virginica 1.00 0.93 0.96 14
accuracy 0.97 38
macro avg 0.97 0.98 0.97 38
weighted avg 0.98 0.97 0.97 38
```
以上便是使用决策树算法对 iris 数据集进行分类的 Python 代码。需要注意的是,如果你想使用 C4.5 或 CART 算法,只需要将 `criterion` 参数设置为 `'gini'` 即可。