python怎麼做決策樹模型案例

1樓：紫陌無晏燼

original values: (1, 'abc', 2.7)format string : i3sf

uses : 12 bytes

packed value : 0100000061626300cdcc2c40

unpacked type : value: (1, 'abc', 2.700000047683716)

如何將python生成的決策樹利用graphviz畫出來

2樓：匿名使用者

決策樹是用樣本的屬性作為結點，用屬性的取值作為分支的樹結構。

決策樹的根結點是所有樣本中資訊量最大的屬性。樹的中間結點是該結點為根的子樹所包含的樣本子集中資訊量最大的屬性。決策樹的葉結點是樣本的類別值。

決策樹是一種知識表示形式，它是對所有樣本資料的高度概括決策樹能準確地識別所有樣本的類別，也能有效地識別新樣本的類別。

決策樹演算法id3的基本思想：

首先找出最有判別力的屬性，把樣例分成多個子集，每個子集又選擇最有判別力的屬性進行劃分，一直進行到所有子集僅包含同一型別的資料為止。最後得到一棵決策樹。

j.r.quinlan的工作主要是引進了資訊理論中的資訊增益，他將其稱為資訊增益（information gain），作為屬性判別能力的度量，設計了構造決策樹的遞迴演算法。

舉例子比較容易理解：

對於氣候分類問題，屬性為:

天氣(a1) 取值為：晴，多雲，雨

氣溫(a2) 取值為：冷，適中，熱

溼度(a3) 取值為：高，正常

風 (a4) 取值為：有風，無風

每個樣例屬於不同的類別，此例僅有兩個類別，分別為p，n。p類和n類的樣例分別稱為正例和反例。將一些已知的正例和反例放在一起便得到訓練集。

3樓：哦_廿一

# 這裡有一個示例，你可以看一下。

如何將python生成的決策樹畫出來

4樓：匿名使用者

示例

>>> from ipython.display import image

>>> dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=none,

feature_names=iris.feature_names,

class_names=iris.target_names,

filled=true, rounded=true,

special_characters=true)

>>> graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

>>> image(graph.create_png())

python sklearn決策樹的圖怎麼畫

5樓：育知同創教育

#coding=utf-8

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn import tree

iris = load_iris()

clf = tree.decisiontreeclassifier()

clf = clf.fit(iris.data, iris.target)

from sklearn.externals.six import stringio

import pydot

dot_data = stringio()

tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data)

graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())

graph[0].write_dot('iris_******.dot')

graph[0].write_png('iris_******.png')

python sklearn 如何用測試集資料畫出決策樹（非開發樣本）

6樓：騰訊電腦管家