导入训练好的决策树文件_决策树在sklearn中的实现

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，今天做一下如何使用sklearn实现决策树，首先声明一下，我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考：

Python 3.7.1（你的版本至少要3.4以上）

Scikit-learn 0.20.0 （你的版本至少要0.20）

Graphviz 0.8.4 (没有画不出决策树哦，安装代码conda install python-graphviz

Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0

用SKlearn 建立一棵决策树

这里采用的数据集是SKlearn中的红酒数据集。

1 导入需要的算法库和模块

from sklearn import tree #导入tree模块 from sklearn.datasets import load_wine #导入红酒数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split #导入训练集和测试集切分包

2 探索数据

wine = load_wine() wine.data wine.data.shape wine.target wine.target.shape

运行的结果是这样子的：

data就是该数据集的特征矩阵，从运行结果可以看出，该红酒数据集一共有178条记录，13个特征。

特征矩阵中有178条记录，相对应的标签Y就有178个数据。

如果wine是一张表，应该长这样：

import pandas as pd pd.concat([pd.DataFrame(wine.data),pd.DataFrame(wine.target)],axis=1)

这是数据集特征列名和标签分类

wine.feature_names wine.target_names

3 分训练集和测试集

这里选取30%作为测试集。切分好之后，训练集有124条数据，测试集有54条数据。

Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3) Xtrain.shape Xtest.shape

4 建立模型

clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy") #初始化树模型 clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain) #实例化训练集 score = clf.score(Xtest, Ytest) #返回预测的准确度 ​ score

5 画出一棵树

feature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜色强度','色调','od280/od315稀释葡萄酒','脯氨酸'] ​ import graphviz dot_data = tree.export_graphviz(clf,out_file=None,feature_names= feature_name,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"],filled=True,rounded=True) graph = graphviz.Source(dot_data) graph

6 探索决策树

#特征重要性 clf.feature_importances_ ​ [*zip(feature_name,clf.feature_importances_)]

到现在为止，我们已经学会建立一棵完整的决策树了。有兴趣的话，动手建立一棵属于自己的决策树吧~

总结

以上是生活随笔为你收集整理的导入训练好的决策树文件_决策树在sklearn中的实现的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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