python利用sklearn包编写决策树源代码

本文实例为大家分享了python编写决策树源代码，供大家参考，具体内容如下

因为最近实习的需要，所以用python里的sklearn包重新写了一次决策树。

工具：sklearn，将dot文件转化为pdf格式（是为了将形成的决策树可视化）graphviz-2.38，下载解压之后将其中的bin文件的目录添加进环境变量

源代码如下：

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 = {}
#不包括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))

#可视化tree
with open("resultTree.dot",'w')as f:
f = tree.export_graphviz(clf, feature_names=vec.get_feature_names(),out_file = f)

#对于新的数据怎样来查看它的分类
oneRowX = dummX[0,:]
print("oneRowX: "+str(oneRowX))
newRowX = oneRowX
newRowX[0] = 1
newRowX[2] = 0

predictedY = clf.predict(newRowX)
print("predictedY: "+ str(predictedY))

这里的AllElectronics.csv，形式如下图所示：

今天早上好不容易将jdk、eclipse以及pydev装进linux，但是，但是，但是，想装numpy的时候，总是报错，发现是没有gcc，然后又去装gcc，真是醉了，到现在gcc还是没有装成功，再想想方法

赞 (0)

相关推荐

  • python决策树之CART分类回归树详解

    python决策树之CART分类回归树详解

    决策树之CART(分类回归树)详解,具体内容如下 1.CART分类回归树简介   CART分类回归树是一种典型的二叉决策树,可以处理连续型变量和离散型变量.如果待预测分类是离散型数据,则CART生成分类决策树:如果待预测分类是连续型数据,则CART生成回归决策树.数据对象的条件属性为离散型或连续型,并不是区别分类树与回归树的标准,例如表1中,数据对象xi的属性A.B为离散型或连续型,并是不区别分类树与回归树的标准. 表1 2.CART分类回归树分裂属性的选择   2.1 CART分类树--待预测

  • python代码实现ID3决策树算法

    本文实例为大家分享了python实现ID3决策树算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 ''''' Created on Jan 30, 2015 @author: 史帅 ''' from math import log import operator import re def fileToDataSet(fileName): ''''' 此方法功能是:从文件中读取样本集数据,样本数据的格式为:数据以空白字符分割,最后一列为类标签 参数: fileName:存放样本集数据的文件路径 返回值:

  • python机器学习之决策树分类详解

    python机器学习之决策树分类详解

    决策树分类与上一篇博客k近邻分类的最大的区别就在于,k近邻是没有训练过程的,而决策树是通过对训练数据进行分析,从而构造决策树,通过决策树来对测试数据进行分类,同样是属于监督学习的范畴.决策树的结果类似如下图: 图中方形方框代表叶节点,带圆边的方框代表决策节点,决策节点与叶节点的不同之处就是决策节点还需要通过判断该节点的状态来进一步分类. 那么如何通过训练数据来得到这样的决策树呢? 这里涉及要信息论中一个很重要的信息度量方式,香农熵.通过香农熵可以计算信息增益. 香农熵的计算公式如下: p(xi)

  • python编写分类决策树的代码

    python编写分类决策树的代码

    决策树通常在机器学习中用于分类. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型. 1.信息增益 划分数据集的目的是:将无序的数据变得更加有序.组织杂乱无章数据的一种方法就是使用信息论度量信息.通常采用信息增益,信息增益是指数据划分前后信息熵的减少值.信息越无序信息熵越大,获得信息增益最高的特征就是最好的选择. 熵定义为信息的期望,符号xi的信息定义为: 其中p(xi)为该分类的概率. 熵,即信息

  • Python机器学习之决策树算法

    Python机器学习之决策树算法

    一.决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构. 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性.树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性.决策树的叶结点是样本的类别值.决策树是一种知识表示形式,它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别,也能有效地识别新样本的类别. 决策树算法ID3的基本思想: 首先找出最有判别力的属性,把样例分成多个子集,每个子集又选择最有判别力的属性进行划分,一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止.最后

  • python实现决策树分类算法

    本文实例为大家分享了python实现决策树分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.概述 决策树(decision tree)--是一种被广泛使用的分类算法. 相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用. 2.算法思想 通俗来说,决策树分类的思想类似于找对象.现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不?

  • Python决策树分类算法学习

    Python决策树分类算法学习

    从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5,

  • python决策树之C4.5算法详解

    python决策树之C4.5算法详解

    本文为大家分享了决策树之C4.5算法,供大家参考,具体内容如下 1. C4.5算法简介   C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法,是ID3算法的一种延伸和优化.C4.5算法对ID3算法主要做了一下几点改进:   (1)通过信息增益率选择分裂属性,克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足:   (2)能够处理离散型和连续型的属性类型,即将连续型的属性进行离散化处理:   (3)构造决策树之后进行剪枝操作:   (4)能够处理具有缺失属性值的训练数据. 2

  • python实现决策树

    本文实例为大家分享了python实现决策树的具体代码,供大家参考,具体内容如下 算法优缺点: 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据 缺点:可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 1.决策树构造的整体思想: 决策树说白了就好像是if-else结构一样,它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树,但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的,我们要做的是提供一种方法,计算机可以根据这种方法得

  • python利用sklearn包编写决策树源代码

    python利用sklearn包编写决策树源代码

    本文实例为大家分享了python编写决策树源代码,供大家参考,具体内容如下 因为最近实习的需要,所以用python里的sklearn包重新写了一次决策树. 工具:sklearn,将dot文件转化为pdf格式(是为了将形成的决策树可视化)graphviz-2.38,下载解压之后将其中的bin文件的目录添加进环境变量 源代码如下: from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import csv from sklearn import

  • python利用os模块编写文件复制功能——copy()函数用法

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ #文件复制 import os src_path=r'E:\Pycharm\python100题\代码' target_path=r'E:\Pycharm\python100题\123' #封装成函数 def copy_function(src,target): if os.path.isdir(src) and os.path.isdir(target): filelist=os.listdir(src) for file in filelist: p

  • python利用文件读写编写一个博客

    代码展示 import random import json import time import os     def zhuce():     print("*********************正在注册*********************")     try:         users = readfile()     except:         fa = open(r'test.json', "w",encoding="utf-8&

  • python sklearn 画出决策树并保存为PDF的实现过程

    python sklearn 画出决策树并保存为PDF的实现过程

    目录 利用sklearn画出决策树并保存为PDF 下载Graphviz python sklearn 决策树运用 数据形式(tree.csv) 利用sklearn画出决策树并保存为PDF 下载Graphviz 进入官网下载并安装: https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html 并将下列路径配置为环境变量: D:\software\Graphviz\bin 在cmd中测试: dot -version python代

  • Python利用物理引擎Pymunk编写一个解压小游戏

    用鼠标创建小球,一个蹦来蹦去的解压小游戏…… 本次需要的外置包:pygame,pymunk,cmd运行该命令安装: pip install pygame pip install pymunk 首先,导入 import pymunk import pygame from pygame.locals import * import sys import random as rd 结合pygame,创建若干障碍,并设置重力.弹跳力等参数  class Demo: WIDTH=800 HEIGHT=80

  • 利用Python的sympy包求解一元三次方程示例

    环境说明:Python3.7.2+Jupyter Notebook 示例1(求解一元三次方程): import sympy as sp # 导入sympy包 x = sp.Symbol('x') # 定义符号变量 f = x**3 - 3*x**2 + 3*x - 9/16 # 定义要求解的一元三次方程 x = sp.solve(f) # 调用solve函数求解方程 x # solve函数的返回结果是一个列表 # x的值为[0.240852757031084,1.37957362148446-0

  • python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式

    preface:做着最近的任务,对数据处理,做些简单的提特征,用机器学习算法跑下程序得出结果,看看哪些特征的组合较好,这一系列流程必然要用到很多函数,故将自己常用函数记录上.应该说这些函数基本上都会用到,像是数据预处理,处理完了后特征提取.降维.训练预测.通过混淆矩阵看分类效果,得出报告. 1.输入 从数据集开始,提取特征转化为有标签的数据集,转为向量.拆分成训练集和测试集,这里不多讲,在上一篇博客中谈到用StratifiedKFold()函数即可.在训练集中有data和target开始. 2.

  • 利用Python的folium包绘制城市道路图的实现示例

    写在前面 很长一段时间内,我都在研究在线地图的开发者文档,百度地图和高德地图的开发者中心提供了丰富的在线地图服务,虽然有一定的权限限制,但不得不说,还是给我的科研工作提供了特别方便的工具,在博客前面我先放上这两个在线地图开放平台的web API的地址链接: 百度地图开放平台 高德地图开放平台 基于这两个平台,博主进行了一系列的开发研究工作,本文介绍其中一项技术,如何用folium包绘制城市道路图,当然,也可绘制非城市道路图,只要提供正确的路名就行了. 开发工具: Python3.7 Spyder

  • Python利用pip安装tar.gz格式的离线资源包

    pip 是一个现代的,通用的 Python 包管理工具.提供了对 Python 包的查找.下载.安装.卸载的功能 pip是官方推荐的安装和管理Python包的工具,用其来下载和管理Python非常方便.pip最大的优势是它不仅能将我们需要的包下载下来,而且会把相关依赖的包也下载下来.下面简单介绍一下pip的使用方法. 有的 python 库是压缩包形式的,我们要用 pip 在本地安装的话需要首先解压一下: 安装方法为 pip + instal + 加压后的文件夹路径: 解压后的文件夹路径获取方法

  • Python利用IPython提高开发效率

    Python利用IPython提高开发效率

    一.IPython 简介 IPython 是一个交互式的 Python 解释器,而且它更加高效. 它和大多传统工作模式(编辑 -> 编译 -> 运行)不同的是, 它采用的工作模式是:执行 -> 探索 ,而大部分和数据分析相关的代 码都含有探索式操作(比如试误法和迭代法),所以 IPython 能大大提高编码效率. IPython 发展到现在,它不仅仅只是一个加强版的 Python shell 了, 它集成了 GUI 控制台,这可以让你直接进行绘图操作:它还有一个基于 Web 的交互式笔记

随机推荐