要求

要求：天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。

训练集和测试集可以自由定义，另外需要对温度和湿度进行概化，将数值变为概括性表述，比如温度热，温，凉爽，湿度变为高，中。

from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import graphviz
import numpy as np

数据预处理

数据读取

df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=None)
df

文字指标量化

为了后续决策树的计算，需要把文字指标进行量化，下面进行转换：

天气——晴-0，多元-1，有雨-2

风况——无-0，有-1

运动——不适合-0，适合-1

df['天气'] = df['天气'].replace("晴", 0)
df['天气'] = df['天气'].replace("多云", 1)
df['天气'] = df['天气'].replace("有雨", 2)
df['风况'] = df['风况'].replace("无", 0)
df['风况'] = df['风况'].replace("有", 1)
df['运动'] = df['运动'].replace("不适合", 0)
df['运动'] = df['运动'].replace("适合", 1)

温湿度概化

题目要求，将温湿度数值变为概括性表述。这里将温湿度进行概述并转化为数值，具体规则如下：

温度：<70-凉爽-0，70~80-温-1，>80-热-2

湿度：>80-高-1，<=80-中-0

df['温度'] = np.where(df['温度'] < 70, 0, df['温度'])
df['温度'] = np.where((df['温度'] < 80) & (df['温度'] >= 70), 1, df['温度'])
df['温度'] = np.where(df['温度'] >= 80, 2, df['温度'])
df['湿度'] = np.where(df['湿度'] > 80, 1, 0)

转换后的数据如下表所示：

df

数据集划分

根据7/3的比例划分训练集和测试集

data = df[['天气', '温度', '湿度', '风况']]
target = df['运动']
data = np.array(data)
target = np.array(target)
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(data, target, test_size=0.3)

决策树构建

这里决策树的标准选择基尼指数，最终得到分类准确率为60%

clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini")
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score = clf.score(Xtest, Ytest)
print(score)

0.6

可视化结果

feature_name = ['天气', '温度', '湿度', '风况']
dot_data = tree.export_graphviz(clf, feature_names=feature_name, class_names=["不适合", "适合"], filled=True, rounded=True
                                )
graph = graphviz.Source(dot_data.replace(
    'helvetica', '"Microsoft YaHei"'), encoding='utf-8')
graph.view()

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