决策树实现mnist数据集划分

对于决策树实现mnist数据集的划分，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集：从mnist数据集中获取训练集和测试集，并将它们划分为特征和标签。

2. 构建决策树：使用训练集数据来构建决策树。

3. 对测试集进行预测：使用训练好的决策树对测试集进行预测，得到预测结果。

4. 计算准确率：将预测结果与测试集的实际标签进行比较，计算准确率。

具体实现过程如下：

1. 准备数据集：

首先，我们需要从mnist数据集中获取训练集和测试集。可以使用Python中的sklearn库来获取数据集：

from sklearn.datasets import fetch_openml

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist.data, mnist.target

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, y_train = X[:60000], y[:60000]
X_test, y_test = X[60000:], y[60000:]

在获取数据集后，我们需要将它们划分为特征和标签：

# 特征为像素点的值
X_train_features, X_test_features = X_train / 255., X_test / 255.

# 标签为数字
y_train_labels, y_test_labels = y_train.astype(int), y_test.astype(int)

2. 构建决策树：

接下来，我们可以使用Python中的sklearn库来构建决策树：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树分类器
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=10)

# 使用训练集数据来训练模型
tree_clf.fit(X_train_features, y_train_labels)

在构建决策树后，我们可以使用Graphviz库将其可视化：

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

# 将决策树导出为DOT格式
dot_data = export_graphviz(
    tree_clf,
    out_file=None,
    feature_names=[str(i) for i in range(784)],
    class_names=[str(i) for i in range(10)],
    rounded=True,
    filled=True
)

# 使用Graphviz库将DOT格式转换为可视化图形
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph

3. 对测试集进行预测：

使用训练好的决策树对测试集进行预测，得到预测结果：

# 对测试集进行预测
y_pred_labels = tree_clf.predict(X_test_features)

4. 计算准确率：

将预测结果与测试集的实际标签进行比较，计算准确率：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 计算准确率
accuracy_score(y_test_labels, y_pred_labels)

以上就是决策树实现mnist数据集划分的具体步骤。