目录

一、基础理论

二、决策树分类鸢尾花

API

1、读取数据

2、划分数据集

3、创建决策树预估器，训练

4、模型评估

方法一：比对法

方法二：计算错误率

代码

一、基础理论

决策树思想：

程序设计中的条件分支结构是if-else分支结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据。

目的：找到最高效的决策顺序。

二、决策树分类鸢尾花

API

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier

1、读取数据

# 1、获取数据集iris = load_iris()

2、划分数据集

# 2、划分数据集train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(iris.data, iris.target)

3、创建决策树预估器，训练

# 3、决策树预估器，训练estimator = DecisionTreeClassifier()estimator.fit(train_data, train_target)

4、模型评估

方法一：比对法

# 方法一：比对法predict = estimator.predict(test_data)print(predict == test_target)

方法二：计算错误率

# 方法二：计算错误率score = estimator.score(test_data, test_target)print('分类错误率：', score)

代码

# 决策树分类鸢尾花from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.tree import export_graphviz# 1、获取数据集iris = load_iris()# 2、划分数据集train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(iris.data, iris.target)# 3、决策树预估器，训练estimator = DecisionTreeClassifier()estimator.fit(train_data, train_target)# 4、模型评估# 方法一：比对法predict = estimator.predict(test_data)print(predict == test_target)# 方法二：计算错误率score = estimator.score(test_data, test_target)print('分类正确率：', score)

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