Python基于Numpy实现鸢尾花和西瓜分类的决策树项目

资源摘要信息:"基于Python.Numpy实现决策树预测鸢尾花的种类源码+数据集+使用说明.zip" ### 一、项目介绍 本项目采用Python语言结合Numpy库实现了一个决策树算法，用于预测鸢尾花的种类以及对西瓜好坏的分类。源码、数据集和使用说明整合在同一个压缩文件中，方便用户快速上手和应用。 ### 二、文件夹结构功能 #### 文件夹 - **figure**: 存放项目中生成的图片，包括分类图和决策树图形。 - **data**: 包含了项目所需的数据集，分别是鸢尾花数据集和西瓜数据集。 - **dot**: 存放dot文件路径，这些文件可能是用于生成决策树图形的中间文件。 #### 文件 - **tree.py**: 实现了树节点类，是构建决策树的基础组件。 - **decisiontree.py**: 定义了决策树的主体逻辑，包括构建树、进行分类等功能。 - **iris_test1.py**: 针对鸢尾花数据集进行分类测试，使用两个特征进行分类，并绘制分类图。 - **iris_test2.py**: 依然是针对鸢尾花数据集，但使用所有特征进行分类，并绘制决策树。 - **watermelon_test.py**: 对西瓜数据集进行分类测试，测试连续属性和离散属性的混合分类。 ### 三、项目运行 #### 1. 决策树分类结果演示 ##### 1.1 测试目标 - 使用二维特征对鸢尾花数据集进行分类。 - 绘制决策树在平面内的分类界限。 - 绘制决策树。 - 观察决策树深度对预测正确率的影响。 ##### 1.2 测试方式 - 运行`iris_test1.py`文件。 ##### 1.3 测试结果 - 绘制决策树在平面内分类界限，其中圆点为训练数据集，星点为测试数据集。测试数据集预测正确率为67.4%。 - 绘制决策树图形。 - 决策树深度对预测正确率的影响显示，预测正确率并不随着深度的加深而增加。 #### 2. 鸢尾花决策树分类结果演示 ##### 2.1 测试目标 - 使用所有特征对鸢尾花数据集进行分类。 - 绘制决策树。 - 观察决策树深度对预测正确率的影响。 ##### 2.2 测试方式 - 运行`iris_test2.py`文件。 ##### 2.3 测试结果 - 绘制决策树图形。 - 决策树深度对预测正确率的影响图形。 #### 3. 西瓜决策树分类结果演示 ##### 3.1 测试目标 - 使用所有特征对西瓜数据集进行分类。 - 测试连续、离散属性混合分类。 - 绘制决策树。 - 观察决策树深度对预测正确率的影响。 ##### 3.2 测试方式 - 运行`watermelon_test.py`文件。 ##### 3.3 测试结果 - 绘制决策树图形。 - 决策树深度对预测正确率的影响图形。 ### 四、说明 - 绘制决策树需要使用graphviz工具，但运行该工程只需安装graphviz即可，不需要安装graphviz的python包。 - 项目代码已经过功能验证，确保稳定可靠运行。 - 项目主要面向计算机相关专业的在校学生、教师和企业员工。 - 项目具有丰富的拓展空间，适合作为入门进阶或用于毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 - 鼓励基于本项目进行二次开发。使用过程中如有问题或建议，欢迎及时沟通。 - 项目希望用户在使用过程中能找到乐趣和灵感，并欢迎分享和反馈。 ### 标签信息 本项目的标签包括"毕业设计"、"课程大作业"、"期末大作业"、"课程设计"、"决策树预测鸢尾花的种类"。这说明项目的目标用户主要是教育机构中的学生和教师，尤其是那些正在寻找毕业设计项目或课程作业材料的学生和教师。 ### 压缩包文件名称列表 - **项目说明.md**: 提供项目的详细说明文档。 - **decisiontree.py**: 实现决策树的Python代码文件。 - **iris_test1.py**: 用于测试鸢尾花分类的Python代码文件。 - **tree.py**: 实现树节点逻辑的Python代码文件。 - **watermelon_test.py**: 用于测试西瓜分类的Python代码文件。 - **iris_test2.py**: 用于鸢尾花分类的另一测试文件。 - **data**: 包含数据集的文件夹。 - **figure**: 包含生成图形的文件夹。 - **dot**: 包含dot文件路径的文件夹。 通过这个项目，用户可以了解到如何使用Python和Numpy库来实现决策树算法，并通过鸢尾花和西瓜数据集的实际操作，掌握分类算法的应用。此外，通过测试不同情况下的决策树，用户还能学习到如何评估和选择合适的树深度以优化分类效果。