Python利用sklearn包编写决策树源代码

Questo articolo condivide con voi l'esempio di codice sorgente del decision tree in Python, per la vostra riferimento, il contenuto specifico è il seguente

Poiché è necessario per l'internship recente, ho riscritto nuovamente il decision tree utilizzando il pacchetto sklearn in Python.

Strumenti:sklearnConverti il file dot in formato pdf (per visualizzare il decision tree creato) graphviz-2.38, dopo averlo scaricato e decompresso, aggiungi la directory dei file bin all'ambiente delle variabili

Il codice sorgente è il seguente:

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import csv
from sklearn import tree
from sklearn import preprocessing
from sklearn.externals.six import StringIO
from xml.sax.handler import feature_external_ges
from numpy.distutils.fcompiler import dummy_fortran_file
# Read in the csv file and put features into list of dict and list of class label
allElectronicsData = open(r'E:/DeepLearning/resources/AllElectronics.csv', 'rt')
reader = csv.reader(allElectronicsData)
headers = next(reader)
featureList = []
lableList = []
for row in reader:
lableList.append(row[len(row)-1])
rowDict = {}
# non include len(row)-1
for i in range(1, len(row)-1):
rowDict[headers[i]] = row[i]
featureList.append(rowDict)
print(featureList)
vec = DictVectorizer()
dummX = vec.fit_transform(featureList).toarray()
print(str(dummX))
lb = preprocessing.LabelBinarizer()
dummY = lb.fit_transform(lableList)
print(str(dummY))
#entropy=>ID3
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf = clf.fit(dummX, dummY)
print("clf:"+str(clf))
#Visualizzazione del tree
with open("resultTree.dot",'w')as f:
f = tree.export_graphviz(clf, feature_names=vec.get_feature_names(),out_file = f)
Come visualizzare la classificazione di nuovi dati
oneRowX = dummX[0,:]
print("oneRowX: "+str(oneRowX))
newRowX = oneRowX
newRowX[0] = 1
newRowX[2] = 0
predictedY = clf.predict(newRowX)
print("predictedY: "+ str(predictedY))

Ecco come appare il file AllElectronics.csv qui:

Oggi al mattino, dopo molto sforzo, ho finalmente installato jdk, eclipse e pydev su linux, ma, ma, ma, quando ho cercato di installare numpy, ho sempre ricevuto degli errori, ho scoperto che mancava gcc, quindi sono andato a installare gcc, è stato veramente noioso, gcc non è ancora stato installato con successo, devo pensare a un altro metodo

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