python使用sklearn实现决策树的方法示例_sklearnpython - CSDN文库

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python使用使用sklearn实现决策树的方法示例实现决策树的方法示例

主要介绍了python使用sklearn实现决策树的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者

工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1. 基本环境基本环境

安装 anaconda 环境，由于国内登陆不了他的官网 https://www.continuum.io/downloads, 不过可以使用国内的镜像站点：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

添加绘图工具 Graphviz http://www.graphviz.org/Download_windows.php

安装后，将bin 目录内容添加到环境变量path 即可

参考blog ： https://www.jb51.net/article/169878.htm

官网技术文档： http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html#tree-algorithms-id3-c4-5-c5-0-and-cart

2. 遇到的一些问题遇到的一些问题

csv 文件读取 https://docs.python.org/3.5/library/csv.html?highlight=csv#module-csv

https://docs.python.org/2/library/csv.html?highlight=csv#module-csv

3. 实现实现

数据文件：数据文件：

这是一个给定 4 个属性， age， income， student, credit_rating 以及一个标记属性 class_buys_computer 的数据集，我们

需要根据这个数据集进行分析并构建一颗决策树

代码实现：

核心就是调用

tree

的

DecisionTreeClassifier

方法对数据进行

训练得到一颗决策树

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Sun Dec 25 11:25:40 2016

@author: Administrator

"""

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

import csv

from sklearn import tree

from sklearn import preprocessing

from sklearn.externals.six import StringIO

import pydotplus

from IPython.display import Image

# Read in the csv file and put features into list of dict and list of class label

allElectornicsData = open('AllElectronics.csv', 'r')

reader = csv.reader(allElectornicsData)

# headers = reader.next() python2.7 supported 本质获取csv 文件的第一行数据

#headers = reader.__next__() python 3.5.2

headers = next(reader)

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