写一段python代码,对excel表中的数据,以第17、18、19、20行为特征,第39列的特征作为目标输出。构建CHAID决策树模型,将构建的决策树模型显示出来
时间: 2024-05-13 22:17:09 浏览: 13
我们使用Python中的pandas和CHAID库来构建决策树模型。下面是一份示例代码:
```python
import pandas as pd
from CHAID import Tree
# 读取Excel文件,注意文件路径需要根据实际情况修改
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None)
# 提取特征和目标变量
X = df.iloc[16:20, 1:38]
y = df.iloc[38, 1:38]
# 构建CHAID决策树
tree = Tree.from_pandas_df(X, y)
# 显示决策树
tree.print_tree()
```
其中,`data.xlsx`是包含数据的Excel文件,`Sheet1`是数据所在的工作表名称。我们使用`iloc`方法从DataFrame中提取子集,其中[16:20, 1:38]表示提取第17到20行和第2到39列的数据,[38, 1:38]表示提取第39行和第2到39列的数据。`Tree.from_pandas_df`方法将数据转换为CHAID库所需的格式,并构建决策树模型。最后,我们使用`print_tree`方法将构建的决策树打印出来。