python利用鸢尾花数据集不调包实现决策树

决策树是一种经典的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。在Python中，可以使用numpy和pandas等库来处理数据，但本题要求不调用任何库，那么我们需要手动实现决策树算法。

首先，我们需要加载鸢尾花数据集，可以从UCI机器学习库中下载iris数据集。然后，我们需要将数据集分为训练集和测试集，这里我们采用随机划分的方法。

接下来，我们需要实现决策树算法。决策树算法的核心就是选择最佳的特征进行分裂，这里我们采用信息增益作为评判标准。我们从根节点开始，选择最佳的特征进行分裂，并生成子节点。然后，对每个子节点递归执行此过程，直到满足停止条件为止。

最后，我们可以使用测试集来评估算法的性能，计算准确率、召回率和F1-score等指标。

以下是代码实现：

相关问题

python划分鸢尾花数据集搭建决策树

好的，以下是Python代码实现：

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

接着，我们可以加载鸢尾花数据集：

iris = load_iris()

然后，我们将数据集转换成pandas的DataFrame格式，以便更好地进行数据处理：

df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target

接着，我们可以使用train_test_split()函数将数据集分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[iris.feature_names], df['target'], random_state=0)

现在，我们可以使用sklearn中的DecisionTreeClassifier类来训练决策树模型，并使用训练集进行拟合：

dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
dtc.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用测试集来评估模型的性能：

y_pred = dtc.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()

df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[iris.feature_names], df['target'], random_state=0)

dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
dtc.fit(X_train, y_train)

y_pred = dtc.predict(X_test)

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

希望这可以帮助到你！

决策树剪枝的 python 代码 鸢尾花数据集

以下是决策树剪枝的 Python 代码，使用的是鸢尾花数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()

# 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.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 剪枝
path = clf.cost_complexity_pruning_path(X_train, y_train)
ccp_alphas = path.ccp_alphas
clfs = []
for ccp_alpha in ccp_alphas:
    clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=ccp_alpha)
    clf.fit(X_train, y_train)
    clfs.append(clf)

# 删除空模型
clfs = clfs[:-1]

# 找到最优的模型
max_accuracy = 0
for clf in clfs:
    y_pred = clf.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    if accuracy > max_accuracy:
        max_accuracy = accuracy
        best_clf = clf

print("Best Accuracy:", max_accuracy)

以上代码首先加载鸢尾花数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。接着创建一个决策树，并在训练集上拟合它。然后使用测试集测试模型的准确率。

接下来，使用决策树的cost_complexity_pruning_path()方法，获得一系列的ccp_alphas。接着，依次使用每个ccp_alpha来创建一个决策树，并将它们存储在一个数组中。注意最后一个ccp_alpha对应的是空模型，即没有任何分支。因此，在将这些决策树存储在数组中时，必须删除最后一个决策树。

接下来，遍历所有的决策树（除了最后一个空模型），在测试集上测试模型的准确率，并找到最优的模型。最终，输出最优模型的准确率。