使用Iris数据集练习决策树并可视化树

心已赠人 2023-02-10 12:28 13阅读 0赞

使用决策树对内置数据集iris数据集进行训练，并可视化决策树分支可视化  
适合新手

#对连续值特征的数据进行分类
    import pandas as pd
    from sklearn import preprocessing
    from sklearn import tree
    from sklearn.datasets import load_iris
    #加载数据集
    iris=load_iris()
    #dir(iris)  #查看数据集的列标签
    iris_feature_name=iris.feature_names
    iris_feature=iris.data
    iris_target_name=iris.target_names
    iris_target=iris.target
    #构建模型
    clf=tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
    clf=clf.fit(iris_feature,iris_target)
    print(clf)
    #可视化
    import pydotplus
    from IPython.display import Image,display
    dot_data=tree.export_graphviz(clf,
                   out_file=None,
                   feature_names=iris_feature_name,
                   class_names=iris_target_name,
                   filled=True,
                   rounded=True
                  )
    graph=pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
    display(Image(graph.create_png()))
    
    ```python
    在这里插入代码片

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