写一段python代码，对excel表中的数据，以第17、18、19、20行为特征，第39列的特征作为目标输出。构建ID3决策树模型，将构建的决策树模型显示出来

以下是一个基于Python的决策树模型代码，其中使用pandas库读取Excel数据，并使用sklearn库中的ID3算法构建决策树模型：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from sklearn.externals.six import StringIO
import pydotplus

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 选取特征和目标列
X = df.iloc[17:21, [0,1,2,3,38]]
y = df.iloc[38, [38]]

# 构建决策树模型
dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X, y)

# 将决策树输出为dot文件
dot_data = StringIO()
export_graphviz(dt, out_file=dot_data, filled=True, rounded=True, special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_png('decision_tree.png')

以上代码将生成一个名为“decision_tree.png”的决策树图像文件，你可以使用任意图像浏览器打开它。

相关问题

写一段python代码，对excel表中的数据，以第17、18、19、20行为特征，第39列的特征作为目标输出。构建决策树模型，将构建的决策树模型显示出来

下面是一个可能的实现，需要用到 pandas 和 sklearn 库：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.tree import plot_tree

# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)

# 提取特征和目标
X = data.iloc[[16, 17, 18, 19], :]
y = data.iloc[:, 38]

# 构建决策树模型
model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X, y)

# 可视化决策树
plot_tree(model)

需要注意的是，这里假设数据文件为 `data.xlsx`，数据的第一行不是表头（因为 `header=None`），因此第17、18、19、20行对应的行索引为16、17、18、19。另外，第39列对应的列索引为38，因为列索引是从0开始的。

写一段python代码，对 Excel 文件，以第17、18、19、20列作为特征输入，第39列作为目标输出。构建可视化决策树，以图片形式可视化决策树，最后显示准确率，要求输入一组数据要预测出结果

下面是一个示例代码，可以实现对Excel文件的处理，构建可视化决策树，以及预测结果并显示准确率。

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import graphviz

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取特征输入和目标输出
X = df.iloc[:, [16, 17, 18, 19]].values
y = df.iloc[:, 38].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 可视化决策树
dot_data = export_graphviz(model, 
                           out_file=None,
                           feature_names=['f1', 'f2', 'f3', 'f4'],
                           class_names=['class1', 'class2'],
                           filled=True, rounded=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render('decision_tree')

# 预测结果并显示准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 预测一组数据
sample = [[1, 2, 3, 4]]
prediction = model.predict(sample)
print("Prediction:", prediction)

注意：以上代码只是一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。