决策树代码展示树不使用sklearn库
时间: 2024-01-25 21:04:32 浏览: 23
如果你不想使用scikit-learn库,也可以手动实现决策树的代码,并将其可视化。下面是一个简单的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义节点类
class Node:
def __init__(self, feature=None, threshold=None, left=None, right=None, value=None):
self.feature = feature # 该节点选择的特征
self.threshold = threshold # 该节点选择的特征的阈值
self.left = left # 左子树
self.right = right # 右子树
self.value = value # 叶子节点的值
# 定义决策树类
class DecisionTree:
def __init__(self):
self.root = None # 根节点
def fit(self, X, y):
self.root = self.buildTree(X, y)
def buildTree(self, X, y):
# TODO: 实现决策树的构建算法
pass
def predict(self, X):
# TODO: 实现决策树的预测函数
pass
# 可视化决策树的代码
def plot_tree(node, depth=0):
if node.value is not None:
print(' ' * depth, node.value)
else:
print(' ' * depth, 'X', node.feature, '<', node.threshold, '?')
plot_tree(node.left, depth + 1)
plot_tree(node.right, depth + 1)
# 测试代码
X = [[2, 3], [5, 4], [9, 6], [4, 7], [8, 1], [7, 2]]
y = [0, 0, 1, 1, 0, 1]
clf = DecisionTree()
clf.fit(X, y)
plot_tree(clf.root)
```
这段代码中,我们手动实现了一个决策树类DecisionTree,并定义了一个节点类Node。在fit函数中,我们调用buildTree函数来构建决策树。在predict函数中,我们实现了决策树的预测函数。最后,我们使用plot_tree函数来可视化决策树的结构。