生成代码 决策树算法练习 (1)加载 iris 数据集; (2)利用 iris 数据集数据建立决策树模型; (3)利用 tree 模块的 export_graphviz 函数来将树可视化。
时间: 2024-02-01 16:15:34 浏览: 23
下面是Python代码实现:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 建立决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)
# 可视化决策树
export_graphviz(clf, out_file='tree.dot', feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True)
```
运行后,生成一个名为tree.dot的文件,该文件可以使用Graphviz软件进行可视化。打开Graphviz软件,点击“File”->“Open”->选择tree.dot文件,即可看到可视化的决策树。
相关问题
利用决策树算法对Iris数据集构建决策树
首先,我们需要导入Iris数据集和相关的库:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
然后,我们可以加载Iris数据集并将其拆分为训练集和测试集:
```python
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
```
接下来,我们可以使用决策树算法来构建一个分类器:
```python
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
```
最后,我们可以使用测试集来评估分类器的性能:
```python
score = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", score)
```
完整代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载Iris数据集并拆分为训练集和测试集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 使用决策树算法构建分类器
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# 评估分类器的性能
score = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", score)
```
利用决策树算法对Iris数据集构建决策树并可视化
好的,我可以为您提供一个示例代码。首先,需要安装scikit-learn库和graphviz库。
代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import graphviz
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 构建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)
# 可视化决策树
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,
feature_names=iris.feature_names,
class_names=iris.target_names,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris") # 保存决策树图像
```
运行后会生成一个iris.pdf文件,即为决策树的可视化结果。
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![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
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