python使用sklearn实现决策树的方法示例
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2020-09-18
16:15:17
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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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