ML之DT:利用DT(DTC)实现对iris(鸢尾花)数据集进行分类并可视化DT结构
【摘要】 ML之DT:利用DT(DTC)实现对iris(鸢尾花)数据集进行分类并可视化DT结构
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#1、iris = load_iris()dir(iris) iris_feature_name = iris.feature_namesiris_features = iris.datair...
ML之DT:利用DT(DTC)实现对iris(鸢尾花)数据集进行分类并可视化DT结构
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输出结果
实现代码
-
#1、
-
iris = load_iris()
-
dir(iris)
-
-
-
iris_feature_name = iris.feature_names
-
iris_features = iris.data
-
iris_target_name = iris.target_names
-
iris_target = iris.target
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-
print('iris_feature_name','\n',iris_feature_name)
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print('iris_features前5','\n',iris_features[:5,:],iris_features.shape)
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print('iris_target_name','\n',iris_target_name)
-
print('iris_target','\n',iris_target)
-
-
-
#2、
-
clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
-
clf = clf.fit(iris_features, iris_target)
-
-
-
#3、
-
import pydotplus
-
from IPython.display import Image, display
-
-
-
dot_data = tree.export_graphviz(clf,
-
out_file = None,
-
feature_names = iris_feature_name,
-
class_names = iris_target_name,
-
filled=True,
-
rounded=True
-
)
-
-
from IPython.display import display, Image
-
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
-
# graph.write_png(r"DT.png")
-
display(Image(graph.create_png()))
-
Image(graph.create_png())
-
-
import matplotlib.pyplot as plt
-
-
img_path='DT.png'
-
plt.imshow(img_path)
-
plt.show()
文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net,作者:一个处女座的程序猿,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/86551069
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