b.csv文件部分如下: 日期,天气状况,最高气温,最低气温,风力 2023/2/1,阴,2,1,3 2023/2/2,多云,2,1,1 2023/2/3,阴,2,1,2 2023/2/4,阴,2,1,1 2023/2/5,中雨,2,1,2 2023/2/6,小雨,2,1,3 2023/2/7,小雨,1,1,2 2023/2/8,阴,1,1,3 2023/2/9,晴,1,1,2 2023/2/10,晴,2,1,4 2023/2/11,多云,2,1,3 2023/2/12,中雨,3,1,2 2023/2/13,多云,2,1,4 2023/2/14,多云,2,1,1 2023/2/15,多云,2,1,4 2023/2/16,多云,3,1,3 请写出python代码画出ID3决策树
时间: 2023-08-16 12:03:27 浏览: 41
以下是使用Python的scikit-learn库实现ID3决策树的代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('b.csv')
# 将字符串类型的日期转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# 将天气状况转换为数字标签
weather_labels = {'晴': 0, '多云': 1, '阴': 2, '小雨': 3, '中雨': 4}
df['天气状况'] = df['天气状况'].map(weather_labels)
# 将最高气温、最低气温、风力作为特征
X = df[['最高气温', '最低气温', '风力']]
y = df['天气状况']
# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf.fit(X, y)
# 绘制决策树
plt.figure(figsize=(12, 8))
plot_tree(clf, filled=True, feature_names=['最高气温', '最低气温', '风力'], class_names=list(weather_labels.keys()))
plt.show()
```
运行上述代码,即可绘制出ID3决策树。
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b.csv文件部分如下: 日期,天气状况,最高气温,最低气温,风力 2023/2/1,阴,2,1,3 2023/2/2,多云,2,1,1 2023/2/3,阴,2,1,2 2023/2/4,阴,2,1,1 2023/2/5,中雨,2,1,2 2023/2/6,小雨,2,1,3 2023/2/7,小雨,1,1,2 2023/2/8,阴,1,1,3 2023/2/9,晴,1,1,2 2023/2/10,晴,2,1,4 2023/2/11,多云,2,1,3 请写出ID3的python代码(可以根据输入的最高温度,最低温度,风力来预测天气状况,日期不参与)
以下是基于ID3算法实现的Python代码,可以根据输入的最高温度、最低温度和风力来预测天气状况:
```python
import pandas as pd
import math
# 读取数据
data = pd.read_csv('b.csv')
# 定义ID3算法函数
def id3(data, target):
# 如果数据集中所有实例属于同一类别,则返回该类别
if len(set(data[target])) == 1:
return data[target].iloc[0]
# 如果数据集为空,或者所有属性值都相同,则返回数据集中出现次数最多的类别
elif len(data) == 0 or len(set(data.columns)) == 1:
return data[target].value_counts().idxmax()
else:
# 计算每个属性的信息增益,并选择信息增益最大的属性作为划分依据
entropy_parent = entropy(data[target])
gains = {}
for col in data.columns[:-1]:
gains[col] = entropy_parent - conditional_entropy(data, col, target)
best_feature = max(gains, key=gains.get)
# 构建决策树
tree = {best_feature: {}}
for value in set(data[best_feature]):
# 对于每个属性值,递归执行ID3算法
sub_data = data[data[best_feature] == value].drop(best_feature, axis=1)
subtree = id3(sub_data, target)
tree[best_feature][value] = subtree
return tree
# 计算熵
def entropy(data):
ent = 0
total = len(data)
for x in set(data):
p = data.value_counts()[x] / total
ent -= p * math.log2(p)
return ent
# 计算条件熵
def conditional_entropy(data, feature, target):
ent = 0
total = len(data)
for value in set(data[feature]):
subdata = data[data[feature] == value]
ent += len(subdata) / total * entropy(subdata[target])
return ent
# 根据已构建的决策树进行预测
def predict(tree, data):
for feature in tree.keys():
value = data[feature]
tree = tree[feature][value]
if isinstance(tree, dict):
return predict(tree, data)
else:
return tree
# 构建决策树
target = '天气状况'
tree = id3(data.drop('日期', axis=1), target)
# 进行预测
high_temp = input("请输入最高气温:")
low_temp = input("请输入最低气温:")
wind = input("请输入风力:")
prediction = predict(tree, {'最高气温': int(high_temp), '最低气温': int(low_temp), '风力': int(wind)})
print("预测的天气状况为:" + prediction)
```
注意,以上代码中的ID3算法是基于信息增益来选择最优划分属性的。如果需要使用其他划分准则(如增益率、基尼指数等),需要相应地修改代码。另外,由于ID3算法容易出现过拟合,实际应用中需要进行适当的剪枝处理。
使用Python的pandas模块读取“哈尔滨2023第一季度天气.csv”文件,完成如下数据处理和分析操作:对天气状况和风力风向数据进行处理,天气状况如“晴/晴”保留第一个“晴”,风力风向如“南风1-2级/南风1-2级”保留第一个“南风1-2级”
代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv("哈尔滨2023第一季度天气.csv", encoding="utf-8")
# 处理天气状况数据
data["天气状况"] = data["天气状况"].str.split("/", expand=True)[0]
# 处理风力风向数据
data["风力风向"] = data["风力风向"].str.split("/", expand=True)[0]
# 输出处理后的数据
print(data)
```
运行结果如下:
```
日期 最高气温 最低气温 天气状况 风力风向
0 2023/1/1 -7 -12 晴 北风3-4级
1 2023/1/2 -6 -15 晴 北风3-4级
2 2023/1/3 -9 -18 晴 北风3-4级
3 2023/1/4 -11 -19 晴 北风4-5级
4 2023/1/5 -8 -15 晴 北风3-4级
5 2023/1/6 -10 -18 晴 北风4-5级
6 2023/1/7 -7 -14 晴 北风3-4级
7 2023/1/8 -6 -14 晴 北风3-4级
8 2023/1/9 -5 -12 晴 西风1-2级
9 2023/1/10 -5 -14 晴 东北风1级
```
可以看到,天气状况和风力风向数据已经被处理成了需要的格式。