# 实现一个简单的决策树模型训练预测界面(打包exe)
前面写了几个机器学习算法模型，想要做一个可视化的界面，方便数据导入和训练，经过多方调查，选择了比较好入门的wxPython来做GUI。(python版本是3.6.3)
[TOC]
## 一、安装GUI工具wxPython
[wxPython下载地址](https://pypi.org/project/wxPython/)
我用的是anaconda，因此将下载好的whl文件拷贝至anaconda安装位置下的Scripts文件夹(\Anaconda\Scripts)，在该文件夹下，shift+右键，打开shell窗口。
>\>pip3 install wxPython-4.0.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl
## 二、安装打包工具Pyinstaller
>\>pip3 install pyinstaller
## 三、界面代码
模型用的是我前面写过的决策树和绘制决策树，绘制决策树中有稍作改动
[决策树模型代码](https://github.com/htshinichi/ML_model/tree/master/DecisionTree)
### 1.导入库
**注意：**虽然没用到sip，但是在打包中需要用到，否则报错"ModuleNotFoundError: No module named 'PyQt5.sip'"
[问题解决参考](https://blog.csdn.net/yueguangMaNong/article/details/81139224)
```python
from PyQt5 import sip
import re
import os
import wx
import pandas as pd
import DecisionTREE
import DrawDecisionTREE
```
### 2.初始化函数__init__(self,parent,title)
```python
def __init__(self, parent, title):
####初始化界面####
super(Mywin, self).__init__(parent, title = title,size = (800,600))
####定义面板窗口####
panel = wx.Panel(self)
```
#### 2.1字体设置
wx.Font(pointSize,family,style,weight,underline,faceName,encoding) [各参数含义](https://blog.csdn.net/u014647208/article/details/78486370)
```python
####字体设置,(大小、样式等)####
font_title = wx.Font(30, wx.ROMAN, wx.NORMAL, wx.BOLD)#标题
font_btn = wx.Font(15, wx.ROMAN, wx.ITALIC, wx.NORMAL)#按键
font_text = wx.Font(15,wx.ROMAN,wx.NORMAL,wx.NORMAL)#文本
font_hint1 = wx.Font(10,wx.ROMAN,wx.NORMAL,wx.NORMAL)#提示1，用于操作提示/警告
font_hint2 = wx.Font(15,wx.ROMAN,wx.NORMAL,wx.NORMAL)#用于显示预测结果
```
#### 2.2文本设置
父类是panel，即在panel窗口上布置。
pos用于设置位置，size用于设置大小。
SetForegroundColour设置文本颜色，SetBackgroundColour设置文本背景颜色，SetFont设置文本大小
```python
####固定文本设置####
self.title = wx.StaticText(panel,-1,"决策树",pos=(650,0),size=(80,30),style=wx.ALIGN_RIGHT)#右对齐
self.title.SetForegroundColour((255,0,255))#设置文本颜色
self.title.SetBackgroundColour((255,255,0))#设置文本背景颜色
self.title.SetFont(font_title)
self.author = wx.StaticText(panel,-1,"author:htshinichi--https://github.com/htshinichi",pos=(480,535),size=(120,20),style=wx.ALIGN_LEFT)#pos用于设置位置、size用于设置大小
self.author.SetForegroundColour((240,128,128))#设置文本颜色
self.author.SetFont(font_hint1)
self.lbl1 = wx.StaticText(panel,-1,"选择划分算法进行训练",pos=(50,50),style=wx.ALIGN_LEFT)#pos用于设置位置、size用于设置大小
self.lbl1.SetFont(font_text)
self.hint1 = wx.StaticText(panel,-1,"",pos=(410,50),style=wx.ALIGN_LEFT)
self.hint1.SetFont(font_hint1)
self.hint2 = wx.StaticText(panel,-1,"",pos=(510,490),style=wx.ALIGN_LEFT)
self.hint2.SetFont(font_hint2)
```
#### 2.3输入栏设置
```python
####输入文本设置####
self.file = wx.TextCtrl(panel,-1, pos=(50,10),size=(200,20))#用于输入文件所在路径
self.file.Bind(wx.EVT_TEXT,self.GetFilePath)
self.sample = wx.TextCtrl(panel,-1, pos=(200,480),size=(200,50))#用于输入测试样本
self.sample.Bind(wx.EVT_TEXT,self.GetSamplVector)
```
#### 2.4按键设置
```python
####按键设置####
self.btn = wx.Button(panel,-1,"Select",pos=(260,10),size=(80,20)) #用于选择文件，可以不用自己输入路径了^^
self.btn.Bind(wx.EVT_BUTTON,self.OpenFileDialog)
self.btn.SetFont(font_btn)
self.btn = wx.Button(panel,-1,"LoadData",pos=(350,10),size=(90,20)) #加载数据集
self.btn.Bind(wx.EVT_BUTTON,self.LoadData)
self.btn.SetFont(font_btn)
self.btn = wx.Button(panel,-1,"Train",pos=(330,45),size=(50,30)) #训练模型
self.btn.Bind(wx.EVT_BUTTON,self.Train)
self.btn.SetFont(font_btn)
self.btn = wx.Button(panel,-1,"PlotDT",pos=(50,480),size=(80,50)) #显示训练好的决策树
self.btn.Bind(wx.EVT_BUTTON,self.Plot)
self.btn.SetFont(font_btn)
self.btn = wx.Button(panel,-1,"Predict",pos=(420,480),size=(80,50)) #预测类别
self.btn.Bind(wx.EVT_BUTTON,self.GetPrediction)
self.btn.SetFont(font_btn)
```
#### 2.5下拉列表和图片设置
用于选择划分特征的算法，这里可选ID3或C4.5。
这里没去研究如何将matplotlib内嵌到wx里了，因此将matplotlib输出图保存，然后直接替换。
```python
####下拉列表设置####
self.choice = wx.Choice(panel,choices = ['ID3','C4.5'],pos=(260,50),size=(50,30))
self.choice.Bind(wx.EVT_CHOICE,self.SelectSplit)
####图片设置####
DTimage = wx.Image('chushi.jpg',wx.BITMAP_TYPE_JPEG).Rescale(720, 360).ConvertToBitmap()
self.bmp = wx.StaticBitmap(panel, -1, DTimage,pos=(30,100)) #转化为wx.StaticBitmap()形式
self.Centre()
self.Show()
self.Fit()
```
### 3.获取数据文件路径事件
```python
####获取数据文件路径事件响应####
def GetFilePath(self,event):
self.filepath = event.GetString()
```
### 4.打开数据文件路径事件
这两个可以互补，既可以输入路径打开文件，也可以直接通过对话框选择。
```python
####打开数据文件路径事件响应####
def OpenFileDialog(self,event):
wildcard = "csv Files (*.csv)|*.csv"
dlg = wx.FileDialog(self, "Choose a file", os.getcwd(), "", wildcard, wx.FD_OPEN)
if dlg.ShowModal() == wx.ID_OK:
self.file.SetLabel(dlg.GetPath())
dlg.Destroy()
```
### 5.加载数据事件
可能会出现在加载数据时并没有有效路径的异常，此时会提示选择或输入文件路径。
```python
####加载数据事件响应####
def LoadData(self,event):
btn = event.GetEventObject().GetLabel()
if btn == "LoadData":
try:
self.data = pd.read_csv(self.filepath)
self.data_feature=self.data.columns.values.tolist()[:len(self.data.columns)-1]
self.featabel = self.data_feature.copy()
print("数据导入成功")
self.hint1.SetLabel("数据导入成功!")
self.hint1.SetForegroundColour((0,255,0))
except AttributeError:
print("未获取文件路径")
self.hint1.SetLabel("请选择或输入文件路径！")
self.hint1.SetForegroundColour((255,0,0))
else:
print("请重新导入")
self.hint1.SetLabel("数据导入失败，请重新导入!")
self.hint1.SetForegroundColour((255,0,0))
```
### 6.选择划分算法事件
选择ID3或C4.5，初始化决策树模型
```python
####选择划分算法事件响应####
def SelectSplit(self, event):
name = event.GetString()
#btn = event.GetEventObject().GetLabel()
if name == 'ID3':
print("选择划分算法：",name)
self.hint1.SetLabel("选择了ID3算法")
self.hint1.SetForegroundColour((0,255,0))
self.DT_model = DecisionTREE.DecisionTree(split='ID3')
if name == 'C4.5':
print("选择划分算法：",name)
self.hint1.SetLabel("选择了C4.5算法")
self.hint1.SetForegroundColour((0,255,0))
self.DT_model = DecisionTREE.DecisionTree(split='C45')
```
### 7.训练事件
训练事件可能会出现未载入数据或是未选择划分算法的异常，提示导入数据或选择算法。
**注意：**每次训练前都需要重新导入数据，否则也会出现异常。这个
