python决策树sklearn.tree、graphviz

古城微笑少年丶 2022-05-20 01:20 337阅读 0赞

![这里写图片描述][70]  
根据天气的好坏、是否是周末、是否促销来判断销量的高低，对此使用决策树来决策  
**数据预处理**

import pandas as pd
    filename = 'B:\pycharm\DataMining\data\sales_data.xls'
    data = pd.read_excel(filename, index_col='No')
    data[data == u'好'] = 1
    data[data == u'是'] = 1
    data[data == u'高'] = 1
    data[data != 1] = -1
    #print(data)
    x = pd.DataFrame(data.iloc[:, :3].astype(int))
    #x = data.iloc[:, :3].values.astype(int) 
    print(x)
    y = pd.DataFrame(data.iloc[:, 3].astype(int))
    print(y)

注意的是需要保留表头  
**建立决策树，采用的是基于信息熵的分析模型**

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC
    dtc = DTC(criterion='entropy') #建立决策树模型，基于信息熵
    dtc.fit(x, y)

**决策树可视化**

from sklearn.tree import export_graphviz #可视化决策树
    name = 'B:\pycharm\DataMining\data\\tree.dot'
    with open(name, 'w') as f:
        f = export_graphviz(dtc, feature_names=x.columns, out_file=f)

使用graphviz将dot文件转化为png文件  
![这里写图片描述][70 1]  
**打开png文件**  
![这里写图片描述][70 2]  
最上面的参与决策的标签(Weekend? Sale?)  
entropy是基于ID3算法的信息增益  
samples是这个决策下的样本总数目  
values是一个pairs：表示的是销量低的数据和销量高的数据的数目

[70]: /images/20220520/043996c0e84b44308ddd0e5bdd9cbd8c.png
[70 1]: /images/20220520/226ec2c623514dacb671e02d68ef1de8.png
[70 2]: /images/20220520/c8983f023ba44b9bbcb84dacb12d4464.png

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