python decisiontreeclassifier多分类

python机器学习之决策树决策树（Decision Tree)是⼀种⾮参数的有监督学习⽅法，它能够从⼀系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并⽤树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。

决策树尤其在以数模型为核⼼的各种集成算法中表现突出。

开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效⽣成⼀棵决策树。

三⾏代码解决问题。

from sklearn import tree #导⼊需要的模块clf = tree.DecisionTreeClassifier() #实例化clf = clf.fit(X_train,Y_train) #⽤训练集数据训练模型result = clf.score(X_test,Y_test) #导⼊测试集，从接⼝中调⽤所需要信息利⽤红酒数据集画出⼀棵决策树。

从sklearn库中引⼊决策树、红酒数据集from sklearn import treefrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_split根据不纯度找出最佳节点和最佳的分歧⽅法。

计算不纯度有两个指标：信息熵和基尼（Gini）指数。

例化决策树，DecisionTreeClassifier是分类树，DecisionTreeRegressor是回归树，tree.export_graphviz命令是将⽣成的决策树导出为DOT 格式，画图专⽤。

通常使⽤基尼系数，数据维数很⼤，噪声很⼤时使⽤基尼系数。

维度低，数据⽐较清晰时，信息熵与基尼系数没区别。

当决策树的拟合程度不够时，使⽤信息熵。

下⾯例化决策树，⾸先将数据分成训练集和测试集。

Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size = 0.3)注意分类的顺序为XXYYclf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion = "entropy")clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)score = clf.score(Xtest, Ytest) #返回预测的准确度accuracy我得到的分数为效果还可以。

多类别分类算法在Python中的实现技巧在机器学习中，分类是一种常见的任务，而多类别分类则是其中的一种。

在多类别分类中，我们的目标是将输入数据分到多个类别中的某一个。

在Python中，我们可以使用各种算法来实现多类别分类。

本文将介绍多类别分类算法在Python中的实现技巧，包括数据预处理、模型选择、算法实现等方面。

1.数据预处理在进行多类别分类之前，我们需要对原始数据进行预处理。

数据预处理的目的是将原始数据转换成适合模型处理的格式，并且保证数据的质量。

在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据。

pandas库提供了DataFrame数据结构和各种数据处理工具，可以方便地进行数据预处理。

首先，我们需要加载原始数据。

可以使用pandas库的read_csv()函数来加载CSV文件，并将数据转换成DataFrame格式。

例如：```pythonimport pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')```接下来，我们需要对数据进行清洗和转换。

数据清洗包括处理缺失值、处理异常值等。

数据转换包括数值化、标准化、归一化等。

在多类别分类中，通常需要将类别标签转换成数值形式。

可以使用pandas库的map()函数来实现类别标签的映射。

例如：```pythonlabel_map = {'class1': 0, 'class2': 1, 'class3': 2}data['label'] = data['label'].map(label_map)```最后，我们需要将数据分割成训练集和测试集。

可以使用sklearn 库的train_test_split()函数来实现数据分割。

例如：```pythonfrom sklearn.model_selection import train_test_splitX = data.drop('label', axis=1)y = data['label']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)```2.模型选择在进行多类别分类之前，我们需要选择合适的模型。

python分类方法 Python分类方法

引言： 在机器学习中，分类是一种常见的任务，其目标是根据给定的特征将数据分为不同的类别。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多用于分类的方法和工具。本文将介绍几种常用的Python分类方法，包括K近邻算法、决策树、支持向量机和朴素贝叶斯分类器。

1. K近邻算法 K近邻算法是一种简单而有效的分类方法。该算法基于一个假设：如果一个样本在特征空间中的K个最近邻居中的大多数属于某个类别，则该样本也属于该类别。在Python中，可以使用scikit-learn库的KNeighborsClassifier类来实现K近邻分类。该类提供了许多参数，例如K值、距离度量等，可以根据具体问题进行调整。

2. 决策树 决策树是一种基于树结构的分类方法。它通过一系列的判断条件将数据分为不同的类别。在Python中，可以使用scikit-learn库的DecisionTreeClassifier类来构建和训练决策树分类器。该类提供了许多参数，例如划分标准、最大深度等，可以根据具体问题进行调整。

3. 支持向量机 支持向量机是一种强大的分类方法，其基本思想是找到一个最优的超平面，将数据分为两个不同的类别。在Python中，可以使用scikit-learn库的SVC类来实现支持向量机分类。该类提供了许多参数，例如核函数、正则化参数等，可以根据具体问题进行调整。

4. 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法。它假设所有特征都是条件独立的，并根据训练数据计算出不同类别的先验概率和条件概率。在Python中，可以使用scikit-learn库的GaussianNB类来构建和训练朴素贝叶斯分类器。该类提供了许多参数，例如先验概率、条件概率等，可以根据具体问题进行调整。

5. 模型评估与选择 在进行分类任务时，评估和选择合适的模型是非常重要的。Python提供了许多评估指标和交叉验证方法来帮助我们评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。我们可以使用scikit-learn库的metrics模块来计算这些指标。此外，交叉验证可以帮助我们更准确地评估模型的性能，可以使用scikit-learn库的cross_val_score函数来进行交叉验证。

python decisiontreeclassifier 过度拟合-回复Title: Addressing Overfitting issues in Decision Tree Classifier using PythonIntroduction:The Decision Tree Classifier is a powerful machine learning algorithm that is widely used for classification tasks. However, one common challenge faced while using decision tree-based models, like the DecisionTreeClassifier in Python, is the issue of overfitting. Overfitting occurs when a model learns to fit the training data too closely, resulting in poor performance on unseen data. In this article, we will explore the causes of overfitting, its consequences, and strategies to mitigate this issue in decision tree classifiers implemented in Python.1. Understanding Overfitting:Overfitting occurs when a decision tree classifier learns to capture the noise or random fluctuations in the training data instead of the underlying patterns. This can lead to an excessively complex model, which may fail to generalize well to new, unseen data. Overfitting can be caused by factors such as a large number of features, insufficient data, or overly deep/complex decision trees.2. Consequences of Overfitting:The consequences of overfitting can render our classifier ineffective, leading to poor predictive performance and inaccurate results. The model may memorize the training data without learning the underlying relationships, leading to a high training accuracy but low performance on new data. Overfitting can also result in overly complex decision trees that are difficult to interpret and maintain.3. Identifying Overfitting in Decision Tree Classifier:To identify overfitting, we can observe the model's performance on both the training and validation datasets. Common indicators of overfitting include a significant difference between the training and validation accuracies, or a sudden drop in validation accuracy while the training accuracy continues to increase. Another approach is to use cross-validation techniques that divide the data into multiple subsets for training and evaluation.4. Regularization Techniques to Mitigate Overfitting:a) Pruning: Decision trees can be pruned to reduce overfitting by limiting the tree's depth, removing overly specific branches, or restricting the minimum number of samples required to furthersplit a node. This prevents the model from capturing noise or irrelevant features in the data.b) Feature Selection: Identifying and selecting relevant features can help reduce overfitting. By using techniques like feature importance analysis, we can eliminate less important or highly correlated features, resulting in a more parsimonious model.c) Cross-validation: Implementing cross-validation can help assess the model's generalization performance and identify potential overfitting. Techniques like k-fold cross-validation can provide insights into the model's stability and robustness.d) Regularization Parameters: Decision tree classifiers often have regularization parameters that control the complexity of the model. Setting appropriate values for these parameters can help alleviate overfitting. In Python's DecisionTreeClassifier, parameters like`max_depth`, `min_samples_split`, and `min_samples_leaf` can be tuned to find the right balance.5. Ensemble Methods:Using ensemble methods, such as Random Forest or GradientBoosting, can also reduce overfitting in decision tree classifiers. Ensemble methods combine multiple decision trees to create a more robust and generalized model. They reduce the impact of individual decision trees overfitting and improve overall predictive performance.Conclusion:Overfitting is a common problem encountered while using decision tree classifiers. In this article, we discussed the causes and consequences of overfitting and explored various strategies to mitigate this issue in decision tree classifiers implemented in Python. Understanding the signs of overfitting and adopting regularization techniques, feature selection, and ensemble methods can greatly improve the model's performance and ensure better generalization on unseen data. By taking these steps, we can build decision tree classifiers that are accurate, interpretable, and practical for real-world applications.。

decisiontreeclassifier调参决策树分类器是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类问题。

但是，决策树分类器的性能取决于其参数的选择。

本文将介绍如何使用Python中的Scikit-learn库进行决策树分类器的调参。

首先，我们需要了解什么是决策树分类器的参数。

在Scikit-learn中，决策树分类器的主要参数有以下几个：- criterion：用于测量分割质量的函数。

默认为'gini'，也可以是'entropy'。

- max_depth：决策树的最大深度。

默认为None，表示不限制深度。

- min_samples_split：在分割一个节点之前，必须具有的最小样本数。

默认为2。

- min_samples_leaf：在叶节点上必须具有的最小样本数。

默认为1。

- max_features：在寻找最佳分割时要考虑的特征数。

默认为'None'，表示考虑所有特征。

接下来，我们将介绍如何使用交叉验证来选择最优的参数组合。

交叉验证可以帮助我们评估模型的性能，并选出最优的参数组合。

首先，我们需要导入必要的库：```pythonfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import GridSearchCV,train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_iris```然后，我们可以加载一个数据集（这里以鸢尾花数据集为例）： ```pythoniris = load_iris()X = iris.datay = iris.target```接下来，我们将数据集分为训练集和测试集：```pythonX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)```然后，我们可以定义一个决策树分类器，并设置要调整的参数： ```pythonclf = DecisionTreeClassifier()param_grid = {'criterion': ['gini', 'entropy'],'max_depth': [5, 10, 15, 20],'min_samples_split': [2, 5, 10, 15],'min_samples_leaf': [1, 2, 5, 10],'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']}```接下来，我们使用GridSearchCV函数来搜索最优的参数组合： ```pythongrid_search = GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid, cv=5)grid_search.fit(X_train, y_train)```最后，我们可以输出最优的参数组合和测试集上的分类准确率： ```pythonprint('Best parameters:', grid_search.best_params_)print('Test accuracy:', grid_search.score(X_test,y_test))```通过这个过程，我们可以选择最优的参数组合来提高决策树分类器的性能。

决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析一. 分类及决策树介绍1.分类分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。

比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。

这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“不是垃圾”，Gmail就会不断研究哪些特点的邮件是垃圾，哪些特点的不是垃圾，形成一些判别的模式，这样当一封信的邮件到来，就可以自动把邮件分到“垃圾”和“不是垃圾”这两个我们人工设定的分类的其中一个。

分类学习主要过程如下：（1）训练数据集存在一个类标记号，判断它是正向数据集（起积极作用，不垃圾邮件），还是负向数据集（起抑制作用，垃圾邮件）；（2）然后需要对数据集进行学习训练，并构建一个训练的模型；（3）通过该模型对预测数据集进预测，并计算其结果的性能。

2.决策树（decision tree）决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。

构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。

它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。

决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，决策树模型常用来解决分类和回归问题。

常见的算法包括：分类及回归树（Classification And Regression Tree，CART），ID3 (Iterative Dichotomiser 3)，C4.5，Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest），多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine，GBM）。

决策树分类算法⼀、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。

最后得到⼀棵决策树。

J.R.Quinlan的⼯作主要是引进了信息论中的信息增益，他将其称为信息增益（information gain），作为属性判别能⼒的度量，设计了构造决策树的递归算法。

举例⼦⽐较容易理解：对于⽓候分类问题，属性为:天⽓(A1) 取值为：晴，多云，⾬⽓温(A2) 取值为：冷，适中，热湿度(A3) 取值为：⾼，正常风 (A4) 取值为：有风，⽆风每个样例属于不同的类别，此例仅有两个类别，分别为P，N。

P类和N类的样例分别称为正例和反例。

将⼀些已知的正例和反例放在⼀起便得到训练集。

由ID3算法得出⼀棵正确分类训练集中每个样例的决策树，见下图。

决策树叶⼦为类别名，即P 或者N。

其它结点由样例的属性组成，每个属性的不同取值对应⼀分枝。

若要对⼀样例分类，从树根开始进⾏测试，按属性的取值分枝向下进⼊下层结点，对该结点进⾏测试，过程⼀直进⾏到叶结点，样例被判为属于该叶结点所标记的类别。

现⽤图来判⼀个具体例⼦，某天早晨⽓候描述为:天⽓：多云⽓温：冷湿度：正常风：⽆风它属于哪类⽓候呢?-------------从图中可判别该样例的类别为P类。

ID3就是要从表的训练集构造图这样的决策树。

实际上，能正确分类训练集的决策树不⽌⼀棵。

Quinlan的ID3算法能得出结点最少的决策树。

ID3算法：⒈对当前例⼦集合，计算各属性的信息增益；⒉选择信息增益最⼤的属性A k；⒊把在A k处取值相同的例⼦归于同⼀⼦集，A k取⼏个值就得⼏个⼦集；⒋对既含正例⼜含反例的⼦集，递归调⽤建树算法；⒌若⼦集仅含正例或反例，对应分枝标上P或N，返回调⽤处。

python分类方法Python分类方法Python是一种广泛应用于数据分析和机器学习的编程语言，拥有丰富的分类方法可以用于解决各种问题。

本文将介绍几种常见的Python分类方法，并分别对其原理和应用进行详细阐述。

一、K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）K近邻算法是一种简单而有效的分类算法，其基本思想是通过计算待分类样本与训练集中样本之间的距离，选择距离最近的K个样本作为参考，根据这K个样本中的多数类别来确定待分类样本的类别。

KNN算法虽然简单，但在许多实际问题中表现出了良好的效果。

本文将详细介绍KNN算法的原理、优缺点以及在Python中的应用。

二、决策树算法（Decision Tree）决策树算法是一种常用的分类方法，它通过构建一棵树状结构来对样本进行分类。

决策树算法的核心思想是通过一系列的判断条件将样本划分为不同的类别，直到达到最终的分类结果。

本文将详细介绍决策树算法的原理、构建过程、优缺点以及在Python中的实现方法。

三、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立，通过计算后验概率来确定待分类样本的类别。

朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有着广泛的应用。

本文将详细介绍朴素贝叶斯算法的原理、应用场景以及在Python中的实现方法。

四、支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类方法，它通过寻找一个最优的超平面来对样本进行分类。

支持向量机算法的核心思想是将样本映射到高维空间中，使得样本在高维空间中线性可分。

本文将详细介绍支持向量机算法的原理、优缺点以及在Python中的应用。

五、随机森林算法（Random Forest）随机森林算法是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多棵决策树来对样本进行分类，并通过投票的方式确定最终的分类结果。

unresolved reference 'decisiontreeclassifier'
在使用Python编程语言中，如果遇到“未解决的引用
'decisiontreeclassifier'”的错误，通常表示代码中使用了决策树分类器，但是并没有正确导入相应的库或模块。

解决这个问题的方法是要确保在代码的开头正确导入了sklearn 库中的决策树分类器模块，并且需要给模块起一个别名或者直接使用全名来调用函数。

例如，下面的代码展示了正确导入和使用决策树分类器的示例：
```
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC # 创建一个决策树分类器对象
clf = DTC()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 使用模型进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
```
在这个例子中，我们使用了别名“DTC”来代替完整的模块名“DecisionTreeClassifier”，这样就可以方便地调用和使用决策树分类器函数了。

- 1 -。

决策树分类算法及python代码实现案例决策树分类算法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？母亲：不算很⾼，中等情况。

⼥⼉：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。

⼥⼉：那好，我去见见。

这个⼥孩的决策过程就是典型的分类树决策。

实质：通过年龄、长相、收⼊和是否公务员对将男⼈分为两个类别：见和不见假设这个⼥孩对男⼈的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是⾼收⼊者或中等以上收⼊的公务员，那么这个可以⽤下图表⽰⼥孩的决策逻辑上图完整表达了这个⼥孩决定是否见⼀个约会对象的策略，其中：◊绿⾊节点表⽰判断条件◊橙⾊节点表⽰决策结果◊箭头表⽰在⼀个判断条件在不同情况下的决策路径图中红⾊箭头表⽰了上⾯例⼦中⼥孩的决策过程。

这幅图基本可以算是⼀颗决策树，说它“基本可以算”是因为图中的判定条件没有量化，如收⼊⾼中低等等，还不能算是严格意义上的决策树，如果将所有条件量化，则就变成真正的决策树了。

决策树分类算法的关键就是根据“先验数据”构造⼀棵最佳的决策树，⽤以预测未知数据的类别决策树：是⼀个树结构（可以是⼆叉树或⾮⼆叉树）。

其每个⾮叶节点表⽰⼀个特征属性上的测试，每个分⽀代表这个特征属性在某个值域上的输出，⽽每个叶节点存放⼀个类别。

使⽤决策树进⾏决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分⽀，直到到达叶⼦节点，将叶⼦节点存放的类别作为决策结果。

3、决策树构造假如有以下判断苹果好坏的数据样本：样本红⼤好苹果0 1 1 11 1 0 12 0 1 03 0 0 0样本中有2个属性，A0表⽰是否红苹果。

CART（Classification and Regression Trees）算法是一种决策树学习算法，可以用于分类和回归问题。

以下是使用Python的scikit-learn库实现CART算法的示例代码：```pythonfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphvizimport graphviz# 加载iris数据集iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 将数据集分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 创建CART分类树模型clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', random_state=42)# 训练模型clf.fit(X_train, y_train)# 预测测试集结果y_pred = clf.predict(X_test)# 输出模型的准确率print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))# 将模型导出为Graphviz格式的图像文件dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names,filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = graphviz.Source(dot_data)graph.render("iris")```在这个示例中，我们使用了scikit-learn库中的`DecisionTreeClassifier`类来创建CART分类树模型，并使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。

AdaBoostClassifier 是scikit-learn 库中的一个强大的集成学习算法，它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高分类性能。

以下是如何使用AdaBoostClassifier 的基本步骤：首先，确保你已经安装了scikit-learn。

如果没有，你可以使用pip 安装：shpip install scikit-learn接下来，导入必要的库和模块：pythonfrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifierfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_score现在，我们可以创建一个模拟数据集，并分割成训练集和测试集：python# 创建模拟数据集X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=42)# 分割数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)现在，我们可以创建并训练AdaBoost 分类器：python# 创建AdaBoost 分类器实例，指定弱分类器为DecisionTreeClassifier（默认）clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 使用训练数据训练分类器clf.fit(X_train, y_train)最后，我们可以使用训练好的分类器对测试数据进行预测，并评估其性能：python# 对测试数据进行预测y_pred = clf.predict(X_test)# 计算准确率作为评估指标accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")请注意，AdaBoost 通常在默认参数下表现良好，但也可以通过调整n_estimators（弱分类器的数量）和learning_rate（学习率）等参数来优化性能。

Python实现决策树并且使⽤Graphviz可视化的例⼦⼀、什么是决策树（decision tree）——机器学习中的⼀个重要的分类算法决策树是⼀个类似于数据流程图的树结构：其中，每个内部节点表⽰⼀个属性上的测试，每个分⽀代表⼀个属性输出，⽽每个树叶结点代表类或者类的分布，树的最顶层是根结点根据天⽓情况决定出游与否的案例⼆、决策树算法构建2.1决策树的核⼼思路特征选择：从训练数据的特征中选择⼀个特征作为当前节点的分裂标准（特征选择的标准不同产⽣了不同的特征决策树算法）。

决策树⽣成：根据所选特征评估标准，从上⾄下递归地⽣成⼦节点，直到数据集不可分则停⽌决策树停⽌声场。

剪枝：决策树容易过拟合，需要剪枝来缩⼩树的结构和规模（包括预剪枝和后剪枝）。

2.2 熵的概念：度量信息的⽅式实现决策树的算法包括ID3、C4.5算法等。

常见的ID3核⼼思想是以信息增益度量属性选择，选择分裂后信息增益最⼤的属性进⾏分裂。

⼀条信息的信息量⼤⼩和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚⼀件⾮常不确定的事情，或者是我们⼀⽆所知的事情，需要⼤量的信息====>信息量的度量就等于不确定性的多少。

也就是说变量的不确定性越⼤，熵就越⼤信息熵的计算公司S为所有事件集合，p为发⽣概率，c为特征总数。

信息增益（information gain）是指信息划分前后的熵的变化，也就是说由于使⽤这个属性分割样例⽽导致的期望熵降低。

也就是说，信息增益就是原有信息熵与属性划分后信息熵（需要对划分后的信息熵取期望值）的差值，具体计算如下：其中，第⼆项为属性A对S划分的期望信息。

三、IDE3决策树的Python实现以下⾯这个不同年龄段的⼈买电脑的情况为例⼦建模型算法'''Created on 2018年7⽉5⽇使⽤python内的科学计算的库实现利⽤决策树解决问题@author: lenovo'''#coding:utf-8from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer#数据存储的格式 python⾃带不需要安装import csv#预处理的包from sklearn import preprocessingfrom sklearn.externals.six import StringIOfrom sklearn.tree import treefrom sklearn.tree import export_graphviz'''⽂件保存格式需要是utf-8window中的⽬录形式需要是左斜杠 F:/AA_BigData/test_data/test1.csvexcel表格存储成csv格式并且是utf-8格式的编码''''''决策树数据源读取scklearn要求的数据类型特征值属性必须是数值型的需要对数据进⾏预处理'''#装特征的值featureList=[]#装类别的词labelList=[]with open("F:/AA_BigData/test_data/decision_tree.csv", "r",encoding="utf-8") as csvfile: decision =csv.reader(csvfile)headers =[]row =1for item in decision:if row==1:row=row+1for head in item:headers.append(head)else:itemDict={}labelList.append(item[len(item)-1])for num in range(1,len(item)-1):# print(item[num])itemDict[headers[num]]=item[num]featureList.append(itemDict)print(headers)print(labelList)print(featureList)'''将原始数据转换成包含有字典的List将建好的包含字典的list⽤DictVectorizer对象转换成0-1矩阵'''vec =DictVectorizer()dumyX =vec.fit_transform(featureList).toarray();#对于类别使⽤同样的⽅法lb =belBinarizer()dumyY=lb.fit_transform(labelList)print(dumyY)'''1.构建分类器——决策树模型2.使⽤数据训练决策树模型'''clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")clf.fit(dumyX,dumyY)print(str(clf))'''1.将⽣成的分类器转换成dot格式的数据2.在命令⾏中dot -Tpdf iris.dot -o output.pdf将dot⽂件转换成pdf图的⽂件'''#视频上讲的不适⽤python3.5with open("F:/AA_BigData/test_data/decisiontree.dot", "w") as wFile:export_graphviz(clf,out_file=wFile,feature_names=vec.get_feature_names())Graphviz对决策树的可视化以上这篇Python实现决策树并且使⽤Graphviz可视化的例⼦就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。