9 决策树

import os
import pandas as pd

1、导入数据

data = pd.read_csv(r'./data/AllElectronics.csv',encoding='gbk', skipinitialspace=True) #, skipinitialspace=True不能少
data.head()

	age	income	student	credit_rating	buys_computer
0	1	3	0	1	0
1	1	3	0	2	0
2	2	3	0	1	1
3	3	2	0	1	1
4	3	1	1	1	1

target = data['buys_computer']
data = data.loc[:, 'age':'credit_rating']
data.head()

	age	income	student	credit_rating
0	1	3	0	1
1	1	3	0	2
2	2	3	0	1
3	3	2	0	1
4	3	1	1	1

2、CART算法(分类树)

2.1 建立CART模型

import sklearn.tree as treeclf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, random_state=12345)  # 当前支持计算信息增益和GINI
clf.fit(data, target)

DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='entropy', max_depth=5,max_features=None, max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,random_state=12345, splitter='best')

2.2 可视化

可以使用graphviz将树结构输出，在python中嵌入graphviz可参考：pygraphviz

Python决策树可视化：GraphViz’s executables not found的解决方法

可视化

使用dot文件进行决策树可视化需要安装一些工具：

第一步是安装graphviz。linux可以用apt-get或者yum的方法安装。如果是windows，就在官网下载msi文件安装。
无论是linux还是windows，装完后都要设置环境变量，将graphviz的bin目录加到PATH，
比如windows，将C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/加入了PATH
第二步是安装python插件graphviz： pip install graphviz
第三步是安装python插件pydotplus: pip install pydotplus

# get_ipython().magic('matplotlib inline')
tree.export_graphviz(clf, out_file='cart.dot')

import pydotplus
from IPython.display import Image
import sklearn.tree as tree#此前设置的环境变量不好用，可以用以下方法，查看了环境变量，发现没有就会追加上。
import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'  #注意修改你的路径# In[18]:dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=data.columns,max_depth=5,class_names=['0','1'],filled=True
) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
Image(graph.create_png())

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