贷款数据生成决策树代码
时间: 2023-10-10 18:05:48 浏览: 29
由于缺乏具体数据和问题描述,无法提供完整的贷款数据生成决策树的代码。以下是一个示例代码,用于说明决策树的基本构建过程:
```
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv('loan_data.csv')
# 数据预处理
# ...
# 划分训练集和测试集
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 初始化决策树模型
dt = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
# 训练模型
dt.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = dt.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
# 可视化决策树
# ...
```
在实际应用中,需要根据具体问题和数据集进行适当修改和调整。