python决策树画图_python输出决策树图形的例子

python输出决策树图形的例子

windows10：

1，先要pip安装pydotplus和graphviz：

pip install pydotplus

pip install graphviz

3，系统环境变量path中增加两项：

C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin

C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38

#确认graphviz是安装在上面路径当中。

4，python中使用方法：

from sklearn.externals.six import StringIO

import pydotplus

#drt是DecisionTreeClassifier()，在之前要fit训练之后才能在这里输出图形。

dot_data = StringIO()

tree.export_graphviz(drt, out_file=dot_data)

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

graph.write_png("out.png") #当前文件夹生成out.png

#这三行代码可以生成pdf：

dot_data = tree.export_graphviz(drt, out_file=None)

graph = graphviz.Source(dot_data)

graph.render()

以上这篇python输出决策树图形的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-08-07

C4.5算法使用信息增益率来代替ID3的信息增益进行特征的选择,克服了信息增益选择特征时偏向于特征值个数较多的不足.信息增益率的定义如下: # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import math import copy import cPickle as pickle class C45DTree(object): def __init__(self): # 构造方法 self.tree = {} # 生成树 self.dataSet =

本文实例讲述了基于Python实现的ID3决策树功能.分享给大家供大家参考,具体如下: ID3算法是决策树的一种,它是基于奥卡姆剃刀原理的,即用尽量用较少的东西做更多的事.ID3算法,即Iterative Dichotomiser 3,迭代二叉树3代,是Ross Quinlan发明的一种决策树算法,这个算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理,越是小型的决策树越优于大的决策树,尽管如此,也不总是生成最小的树型结构,而是一个启发式算法. 如下示例是一个判断海洋生物数据是否是鱼类而构建的基于ID3思想

从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5,

数据描述每条数据项储存在列表中,最后一列储存结果多条数据项形成数据集 data=[[d1,d2,d3...dn,result], [d1,d2,d3...dn,result], . . [d1,d2,d3...dn,result]] 决策树数据结构 class DecisionNode: '''决策树节点 ''' def __init__(self,col=-1,value=None,results=None,tb=None,fb=None): '''初始化决策树节点 args: col -

决策树的一般流程检测数据集中的每个子项是否属于同一个分类 if so return 类标签 Else 寻找划分数据集的最好特征划分数据集创建分支节点 from math import log import operator #生成样本数据集 def createDataSet(): dataSet = [[1,1,'yes'], [1,1,'yes'], [1,0,'no'], [0,1,'no'], [0,1,'no']] labels = ['no surfacing','flipp

一.什么是决策树(decision tree)--机器学习中的一个重要的分类算法决策树是一个类似于数据流程图的树结构:其中,每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或者类的分布,树的最顶层是根结点根据天气情况决定出游与否的案例二.决策树算法构建 2.1决策树的核心思路特征选择:从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准(特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法). 决策树生成:根据所选特征评估标准,从上至下递归地生成子节点,直到数据集

上一篇博客主要介绍了决策树的原理,这篇主要介绍他的实现,代码环境python 3.4,实现的是ID3算法,首先为了后面matplotlib的绘图方便,我把原来的中文数据集变成了英文. 原始数据集: 变化后的数据集在程序代码中体现,这就不截图了构建决策树的代码如下: #coding :utf-8 ''' 2017.6.25 author :Erin function: "decesion tree" ID3 ''' import numpy as np import pandas as

ID3决策树是以信息增益作为决策标准的一种贪心决策树算法 # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import math import copy import cPickle as pickle class ID3DTree(object): def __init__(self): # 构造方法 self.tree = {} # 生成树 self.dataSet = [] # 数据集 self.labels = [] # 标签集 # 数据导入函数

本文实例为大家分享了python实现ID3决策树算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 ''''' Created on Jan 30, 2015 @author: 史帅 ''' from math import log import operator import re def fileToDataSet(fileName): ''''' 此方法功能是:从文件中读取样本集数据,样本数据的格式为:数据以空白字符分割,最后一列为类标签参数: fileName:存放样本集数据的文件路径返回值:

本文实例讲述了Python机器学习之决策树算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一,是一种逼近离散值目标函数的方法,在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树.决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列规则,机器学习算法最终将使用这些从数据集中创造的规则.决策树的优点为:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据.缺点为:可能产生过度匹配的问题.决策树适于处理离散型和连续型的数据. 在决策树中最重要的就是如何选取

一.决策树原理决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构. 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性.树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性.决策树的叶结点是样本的类别值.决策树是一种知识表示形式,它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别,也能有效地识别新样本的类别. 决策树算法ID3的基本思想: 首先找出最有判别力的属性,把样例分成多个子集,每个子集又选择最有判别力的属性进行划分,一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止.最后

本文实例讲述了Java实现的决策树算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法.它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析.本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程. 决策树构造可以分两步进行.第一步,决策树的生成:由训练样本集生成决策树的过程.一般情况下,训练样本数据集是根据实际需要有历史的.有一定综合程度的,用于数据分析处理的数据集.第二步,决策树的剪枝:决策树的剪枝是对上一阶段生成的决

本文实例为大家分享了MapReduce实现决策树算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下首先,基于C45决策树算法实现对应的Mapper算子,相关的代码如下: public class MapClass extends MapReduceBase implements Mapper { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text attValue = new Text(); private in

这是一个判断海洋生物数据是否是鱼类而构建的基于ID3思想的决策树,供大家参考,具体内容如下 # coding=utf-8 import operator from math import log import time def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no'], [0,0,'maybe']] labels = ['no surface

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