Python决策树和随机森林算法实例详解决策树和随机森林算法实例详解
主要介绍了Python决策树和随机森林算法,集合实例形式详细分析了决策树和随机森林算法的概念、原理及
Python相关实现技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python决策树和随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
决策树和随机森林都是常用的分类算法，它们的判断逻辑和人的思维方式非常类似，人们常常在遇到多个条件组合问题的时
候，也通常可以画出一颗决策树来帮助决策判断。本文简要介绍了决策树和随机森林的算法以及实现，并使用随机森林算法和
决策树算法来检测FTP暴力破解和POP3暴力破解，详细代码可以参考：
https://github.com/traviszeng/MLWithWebSecurity
决策树算法决策树算法
决策树表现了对象属性和属性值之间的一种映射关系。决策树中的每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则表示某个可能的
属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表现的对象值。在数据挖掘中，我们常常使用决策树来进行
数据分类和预测。
决策树的决策树的helloworld
在这一小节，我们简单使用决策树来对iris数据集进行数据分类和预测。这里我们要使用sklearn下的tree的graphviz来帮助我们
导出决策树，并以pdf的形式存储。具体代码如下：
#决策树的helloworld 使用决策树对iris数据集进行分类
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import pydotplus
#导入iris数据集
iris = load_iris()
#初始化DecisionTreeClassifier
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
#适配数据
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
#将决策树以pdf格式可视化
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_pdf("iris.pdf")
iris数据集得到的可视化决策树如下图所示：
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