from sklearn import tree, datasets 2. from sklearn model selection import train test_split 3. wine=datasets.load_wine0 4、print("紅酒数据集中的健:Ing ".format(wine.keys()) 5, X=wine. data :,:21 6, y=wine.target 7. X train, X test,y _train,y _ test train_ test_split(X,y) 8, clf-tree.DecisionTreeClassifier(max depth=5) 9, clf. fit(X_ train,y _train) 10, score=clf.score(X test,y_test)
时间: 2023-12-24 08:21:30 浏览: 14
这是一段使用决策树算法对红酒数据集进行分类的代码。具体来说:
1. 第一行导入了决策树算法和数据集模块。
2. 第二行导入了数据集拆分模块。
3. 第三行加载了红酒数据集。
4. 第四行打印了红酒数据集中的键名。
5. 第五行将数据集中的特征数据赋值给变量X,取前21列。
6. 第六行将数据集中的标签数据赋值给变量y。
7. 第七行使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集。
8. 第八行创建了一个最大深度为5的决策树分类器。
9. 第九行使用训练集数据拟合分类器。
10. 第十行计算了分类器在测试集上的准确率,并将结果赋值给变量score。
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wine_data=data.iloc[:-5,:] wine_target=data.iloc[-5:,:] from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=42) #建立模型 dtc=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')#基于熵评价纯度 dtc.fit(x_train,y_train)#拟合数据 y_pre=dtc.predict(x_test) y_pre dtc.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) from sklearn.metrics import mean_squared_error #先获得预测的y值y_pre _pre=dtc.Oredlct(y tact mean_squared_error(y_test,y_pre) print("决策树 训练精度:“,dtc.score(x_test,y_test)) print("决策树 泛化精度:“,dtc.score(x_train,y_train)) #KNN最近邻分类算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split -wine_data.ilocl:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test) model_knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)#看5个近邻的类别确定分类 model knn.fit(x_train,y_train) #预测 model_knn.predict(x_test) dtr.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度:“,knn.score(x_test,y_test)) print("KNN泛化精度: knn.score(x_train,y_train))代码解释
这段代码涉及了三种分类算法:决策树、最近邻分类算法和KNN算法。
首先,代码将数据集分为wine_data和wine_target两部分,其中wine_data是训练集,wine_target是测试集。接着,使用train_test_split函数将wine_data划分为训练集和测试集,其中测试集占总样本的30%。
其次,使用DecisionTreeClassifier类来实现决策树分类算法,其中criterion='entropy'表示使用熵来评价纯度。使用fit函数拟合数据,使用predict函数对测试集进行预测,使用mean_squared_error函数计算预测值和真实值之间的均方误差,使用score函数计算训练集和测试集的分类精度。
接着,使用KNeighborsClassifier类来实现最近邻分类算法和KNN算法,其中n_neighbors表示选取的最近邻的个数。使用fit函数拟合数据,使用predict函数对测试集进行预测,使用score函数计算训练集和测试集的分类精度。
最后,输出训练集和测试集的分类精度。
#将matplotlib的图表直接嵌入到Notebook之中 %matplotlib inline from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split #训练测试划分 Xtain,Xtest,Ytrain,Ytest=train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3) #确定随机的样本,使数值不再变化 clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0) rfc=RandomForestClassifier(random_state=0) clf=clf.fit(Xtrain,Ytrain) rfc=rfc.fit(Xtrain,Ytrain) score_c=clf.score(Xtest,Ytest) score_r=rfc.score(Xtest,Ytest) #.format一个连接,一棵树和随机森林返回的结果,一般随机森林的准确性会更高一点 print("single Tree:{}".format(score_c),"random Forest:{}".format(score_r))
你的代码片段中使用了 `%matplotlib inline` 这个魔术命令,该命令用于在 Jupyter Notebook 中将 matplotlib 图表直接嵌入到 Notebook 中。但是,在你的代码中,我没有看到导入 matplotlib 的语句,也没有看到你使用 matplotlib 来创建图表并显示。
在你的代码中,你只是使用了 `print()` 函数来打印单一决策树和随机森林分类器的准确性。如果你想直接在 Notebook 中显示图表,你需要使用 matplotlib 的绘图函数(例如 `plt.plot()`、`plt.scatter()` 等)来创建图表,并使用 `plt.show()` 函数来显示图表。
以下是一个示例,显示如何在 Notebook 中创建一个简单的柱状图:
```python
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设你已经计算了两个模型的分数
score_c = 0.85
score_r = 0.92
# 创建柱状图
plt.bar(['Single Tree', 'Random Forest'], [score_c, score_r])
plt.xlabel('Model')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Model Comparison')
# 显示图表
plt.show()
```
你可以根据你的需求和数据来调整图表的类型和样式。希望这能帮助到你!如果你有更多问题,请随时提问。