決策樹實現

決策樹是大資料技術進行分類和**的一種，決策樹學習是一種基於例項歸納學習演算法，它主要從一組無次序、無規則的例項中推理出以決策樹所代表分類規則。它採用從上向下的遞迴方式，在決策樹的內部節點進行屬性的比較，並根據不同屬性值判斷從該節點向下的分支，在決策樹的葉節點得到結論。

**如下

import pandas as pd

from sklearn import tree
from sklearn.externals.six import stringio
import pydotplus
def loaddataset():
data = pd.read_csv("all.csv")
x = data.iloc[:, :8].as_matrix()
y = data.iloc[:, 8].as_matrix()
print(x)
print(y)
return x,y
loaddataset()
x,y=loaddataset()
clf = tree.decisiontreeclassifier(max_depth=100) # 演算法模型
clf = clf.fit(x, y) # 模型訓練
dot_data = stringio()
tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data,
feature_names=['gzx','gzy','x','y','z','rx','ry','rz'],
class_names=['1','2','3','4','5','6'],
filled=true, rounded=true,
special_characters=true)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_pdf("iris1.pdf") # 寫入pdf

決策樹實現

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python實現決策樹

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