Python 决策树预测分类算法

准备工作：
安装pandas

pip3 install pandas

数据加载和清洗

import os
import numpy as np
import pandas as pd
home_folder = os.path.expanduser("~")#os.path.expanduser(path) 把path中包含的"~"和"~user"转换成用户目录
data_folder = os.path.join(home_folder, "Data", "basketball")
data_filename = os.path.join(data_folder, "leagues_NBA_2014_games_games.csv")#数据文件名

results = pd.read_csv(data_filename)#加载数据集
results.ix[:5]#输出前5行，ix索引数据

#results = pd.read_csv(data_filename, parse_dates=["Date"], skiprows=[0,])#parse_dates解析“Date”的值为日期； skiprows需要跳过的行号列表（从0开始）
results = pd.read_csv(data_filename, parse_dates=["Date"])#当前文件第一行不为空，不需要跳过
results.columns = ["Date", "Start", "Visitor Team", "VisitorPts", "Home Team", "HomePts", "Score Type","OT?", "Notes"]#修改列名results.ix[:5]

提取新特征

results["HomeWin"] = results["VisitorPts"] < results["HomePts"]#找出主场获胜的队伍
y_true = results["HomeWin"].values#保存为类别数据，方便scikit-learn后续分析
print("Home Win percentage:{0:.1f}%".format(100*results["HomeWin"].sum()/results["HomeWin"].count()))#count返回数据长度results["HomeLastWin"] = False#创建新特征
results["VisitorLastWin"] = False#创建新特征from collections import defaultdict
won_last = defaultdict(int)for index, row in results.sort_values("Date").iterrows():#sort_values将results按时间顺序排序，获取每行的index、rowhome_team = row["Home Team"]visitor_team = row["Visitor Team"]row["HomeLastWin"] = won_last[home_team]row["VisitorLastWin"] = won_last[visitor_team]results.loc[index] = row#更新当前行数据    # Set current winwon_last[home_team] = row["HomeWin"]won_last[visitor_team] = not row["HomeWin"]results.ix[20:25]

决策树
scikit-learn库生成决策树的默认算法是分类回归树算法（Classification and Regression Trees, CART）

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