Python数据科学手册源代码

Python数据科学手册源代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from ipywidgets import interact


def visualize_tree（estimator X y boundaries=True
                   xlim=None ylim=None ax=None）:
    ax = ax or plt.gca（）
    
    # Plot the training points
    ax.scatter（X[: 0] X[: 1] c=y s=30 cmap=‘viridis‘
               clim=（y.min（） y.max（）） zorder=3）
    ax.axis（‘tight‘）
    ax.axis（‘off‘）
    if xlim is None:
        xlim = ax.get_xlim（）
    if ylim is None:
        ylim = ax.get_ylim（）
    
    # fit the estimator
    estimator.fit（X y）
    xx yy = np.meshgrid（np.linspace（*xlim num=200）
                         np.linspace（*ylim num=200））
    Z = estimator.predict（np.c_[xx.ravel（） yy.ravel（）]）

    # Put the result into a color plot
    n_classes = len（np.unique（y））
    Z = Z.reshape（xx.shape）
    contours = ax.contourf（xx yy Z alpha=0.3
                           levels=np.arange（n_classes + 1） - 0.5
                           cmap=‘viridis‘ clim=（y.min（） y.max（））
                           zorder=1）

    ax.set（xlim=xlim ylim=ylim）
    
    # Plot the decision boundaries
    def plot_boundaries（i xlim ylim）:
        if i >= 0:
            tree = estimator.tree_
        
            if tree.feature[i] == 0:
                ax.plot（[tree.threshold[i] tree.threshold[i]] ylim ‘-k‘ zorder=2）
                plot_boundaries（tree.children_left[i]
                                [xlim[0] tree.threshold[i]] ylim）
                plot_boundaries（tree.children_right[i]
                                [tree.threshold[i] xlim[1]] ylim）
        
            elif tree.feature[i] == 1:
                ax.plot（xlim [tree.threshold[i] tree.threshold[i]] ‘-k‘ zorder=2）
                plot_boundaries（tree.children_left[i] xlim
                                [ylim[0] tree.threshold[i]]）
                plot_boundaries（tree.children_right[i] xlim
                                [tree.threshold[i] ylim[1]]）
            
    if boundaries:
        plot_boundaries（0 xlim ylim）


def plot_tree_interactive（X y）:
    def interactive_tree（depth=5）:
        clf = DecisionTreeClassifier（max_depth=depth random_state=0）
        visualize_tree（clf X y）

    return interact（interactive_tree depth=[1 5]）


def randomized_tree_interactive（X y）:
    N = int（0.75 * X.shape[0]）
    
    xlim = （X[: 0].min（） X[: 0].max（））
    ylim = （X[: 1].min（） X[: 1].max（））
    
    def fit_randomized_tree（random_state=0）:
        clf = DecisionTreeClassifier（max_depth=15）
        i = np.arange（len（y））
        rng = np.random.RandomState（random_state）
        rng.shuffle（i）
        visualize_tree（clf X[i[:N]] y[i[:N]] boundaries=False
                       xlim=xlim ylim=ylim）
    
    interact（fit_randomized_tree random_state=[0 100]）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略135个文件信息