因為項目原因要調研一些人力資源管理系統常用的機器學習算法，就利用鳶尾花數據集嘗試了一下決策樹算法。

• 第一步：數據的獲取

from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris() #加載鳶尾花數據集 iris_feature = iris.data #特征數據 iris_target = iris.target #分類數據print('訓練總數：', len(iris_target)) print('分類數據：', iris_target) print('特征數據：', iris_feature)'''0：Iris Setosa1：Iris Versicolour2：Iris Virginica '''

• 第二步：數據的劃分

from sklearn.model_selection import train_test_splitfeature_train, feature_test, target_train, target_test = train_test_split(iris_feature, iris_target, test_size=0.25, random_state=40)print('訓練集總數：', len(target_train), '\n', '訓練集目標值：', target_train) print('驗證集總數：', len(target_test), '\n', '驗證集目標值：', target_test)''' feature_train：訓練集特征 feature_test：測試集特征 target_train：訓練集目標值 target_test：驗證集目標值 '''

• 第三步：模型的訓練及預測

from sklearn import tree from sklearn.metrics import accuracy_scoredt_model = tree.DecisionTreeClassifier() clf = dt_model.fit(feature_train, target_train) #使用訓練集訓練模型 predict_results = dt_model.predict(feature_test) #使用模型對測試集進行預測print('測試結果：', predict_results) print('實際數據：', target_test) print('預測結果準確度：', accuracy_score(predict_results, target_test)) #查看預測結果準確度

• 第四步：決策樹的可視化

import os os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'D:\\LU\\Graphviz\\bin' with open('iris.dot', 'w') as f: #模型clf存入dot文件iris.dotf = tree.export_graphviz(clf, out_file=f)from IPython.display import Image import pydotplus dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) Image(graph.create_png())

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的决策树 - 鸢尾花数据集的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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