scikit-learn决策树算法 鸢尾花数据集

1.scikit-learn决策树算法类库

scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier，而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。

2. 程序详解

1. 首先导入需要的库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

2.程序和备注

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier


# 仍然使用自带的iris数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, [2, 3]]
y = iris.target

# 训练模型，限制树的最大深度4
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
#拟合模型
clf.fit(X, y)


# 画图
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1),
                     np.arange(y_min, y_max, 0.1))

Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
# 绘制等高线plt.contourf() 区域颜色填充 alpha 指透明度
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, alpha=0.8)
plt.show()

2.结果图

结果图