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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一个处女座的程序猿 发表于 2021/04/02 01:25:53 2021/04/02
【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     目录 输出结果 实现代码     输出结果   实现代码 #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

 

 

目录

输出结果

实现代码


 

 

输出结果

 

实现代码


  
  1. #1、
  2. iris = load_iris()
  3. dir(iris)
  4. iris_feature_name = iris.feature_names
  5. iris_features = iris.data
  6. iris_target_name = iris.target_names
  7. iris_target = iris.target
  8. print('iris_feature_name','\n',iris_feature_name)
  9. print('iris_features前5','\n',iris_features[:5,:],iris_features.shape)
  10. print('iris_target_name','\n',iris_target_name)
  11. print('iris_target','\n',iris_target)
  12. #2、
  13. clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
  14. clf = clf.fit(iris_features, iris_target)
  15. #3、
  16. import pydotplus
  17. from IPython.display import Image, display
  18. dot_data = tree.export_graphviz(clf,
  19. out_file = None,
  20. feature_names = iris_feature_name,
  21. class_names = iris_target_name,
  22. filled=True,
  23. rounded=True
  24. )
  25. from IPython.display import display, Image
  26. graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
  27. # graph.write_png(r"DT.png")
  28. display(Image(graph.create_png()))
  29. Image(graph.create_png())
  30. import matplotlib.pyplot as plt
  31. img_path='DT.png'
  32. plt.imshow(img_path)
  33. 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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