鸢尾花数据集决策树模型

我选用了一个经典数据集来展示如何构建一个决策树模型，这个数据集是——Iris 鸢尾花数据集。里面有我进行数据预处理，分析，优化参数，训练模型以及最终分析决策树的代码。

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

iris_data = pd.read_csv（‘iris.csv‘）
iris_data = iris_data.loc[（iris_data[‘Species‘] != ‘setosa‘） | （iris_data[‘Sepal.Width‘] >= 2.5）]

from sklearn.model_selection import train_test_split
# #将75%的数据放入训练集，25%的数据放入测试集

all_inputs = iris_data[[‘Sepal.Length‘ ‘Sepal.Width‘ ‘Petal.Length‘ ‘Petal.Width‘]]
all_classes = iris_data[‘Species‘].values

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
#使用上述得到的参数
clf=DecisionTreeClassifier（class_weight=None criterion=‘gini‘ max_depth=2
            max_features=3 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=None splitter=‘best‘）

（X_train X_test Y_train Y_test） = train_test_split（all_inputs all_classestest_size=0.25 random_state=0）
clf.fit（X_train Y_train）

from IPython.display import Image
from sklearn import tree
import pydotplus

dot_data = tree.export_graphviz（clf out_file=None
                         feature_names=[‘Sepal.Length‘ ‘Sepal.Width‘ ‘Petal.Length‘ ‘Petal.Width‘]   #对应特征的名字
                         class_names=[‘Setosa‘‘Versicolour‘‘Virginica‘]    #对应类别的名字
                         filled=True rounded=True
                         special_characters=True）

graph = pydotplus.graph_from_dot_data（dot_data）
graph.write_png（‘flower-de-luce.png‘）    #保存图像
Image（graph.create_png（））

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

    .CA....      1683  2020-03-11 21:03  iris\GeneratingDecisionTree.py

    .CA....      1396  2020-03-11 20:48  iris\getParameters.py

    .CA....      4978  2020-03-11 16:30  iris\iris.csv

    .CA....       890  2020-03-11 20:23  iris\preprocessing.py

    .CA....      1272  2020-03-11 21:10  iris\printFeature.py

    .CA....      1397  2020-03-11 20:48  iris\use.py

    .C.D...         0  2020-03-11 21:19  iris

----------- ---------  ---------- -----  ----

                11616                    7