机器学习 | 决策树 实践篇

问题

基于表中编号为1、2、3、6、7、9、10、14、15、16、17的11个样本的色泽、根蒂、敲声、文理特性构建决策树,编程实现。
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代码实现

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Oct 14 21:45:45 2018

@author: harley
青绿:0,乌黑:1,浅白:2
蜷缩:0,稍蜷:1,硬挺:2
浊响:0,沈闷:1,清脆:2
清晰:0,稍糊:1,模糊:2
好瓜:0,坏瓜:1
"""

from sklearn import tree 
import numpy as np
import graphviz

# 数据集
dataSet1 = [[0,0,0,0],
[0,0,0,0],
[1,0,0,0],
[0,1,0,0],
[1,1,0,1],
[1,1,1,1],
[0,2,2,0],
[2,1,1,1],
[1,1,0,0],
[2,0,0,2],
[0,0,1,1]]
 
labels1 = [0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1] 
feature_names=['色泽','根蒂','敲声','纹理']
target_names=['好瓜','坏瓜']

# 利用sklearn中的决策树
clf= tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
# 传入数据
clf=clf.fit(dataSet1,labels1)


# 创建树形图 feature_names表示属性,class_names表示种类名,
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, 
       feature_names=feature_names,  
       class_names=target_names,  
        filled=True, rounded=True,
        special_characters=True) 
# 保存
graph = graphviz.Source(dot_data)
# 即时查看图片
graph.view()

利用graphviz制图

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