中文电商网站模板,网站开发学那个语言比较好,微信点餐小程序怎么制作,wordpress调用第一张图片本文实例为大家分享了python编写决策树源代码#xff0c;供大家参考#xff0c;具体内容如下
因为最近实习的需要#xff0c;所以用python里的sklearn包重新写了一次决策树。
工具#xff1a;sklearn#xff0c;将dot文件转化为pdf格式#xff08;是为了将形成的决策树可…本文实例为大家分享了python编写决策树源代码供大家参考具体内容如下
因为最近实习的需要所以用python里的sklearn包重新写了一次决策树。
工具sklearn将dot文件转化为pdf格式是为了将形成的决策树可视化graphviz-2.38下载解压之后将其中的bin文件的目录添加进环境变量
源代码如下
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import csv
from sklearn import tree
from sklearn import preprocessing
from sklearn.externals.six import StringIO
from xml.sax.handler import feature_external_ges
from numpy.distutils.fcompiler import dummy_fortran_file
# Read in the csv file and put features into list of dict and list of class label
allElectronicsData open(rE:/DeepLearning/resources/AllElectronics.csv, rt)
reader csv.reader(allElectronicsData)
headers next(reader)
featureList []
lableList []
for row in reader:
lableList.append(row[len(row)-1])
rowDict {}
#不包括len(row)-1
for i in range(1,len(row)-1):
rowDict[headers[i]] row[i]
featureList.append(rowDict)
print(featureList)
vec DictVectorizer()
dummX vec.fit_transform(featureList).toarray()
print(str(dummX))
lb preprocessing.LabelBinarizer()
dummY lb.fit_transform(lableList)
print(str(dummY))
#entropyID3
clf tree.DecisionTreeClassifier(criterionentropy)
clf clf.fit(dummX, dummY)
print(clf:str(clf))
#可视化tree
with open(resultTree.dot,w)as f:
f tree.export_graphviz(clf, feature_namesvec.get_feature_names(),out_file f)
#对于新的数据怎样来查看它的分类
oneRowX dummX[0,:]
print(oneRowX: str(oneRowX))
newRowX oneRowX
newRowX[0] 1
newRowX[2] 0
predictedY clf.predict(newRowX)
print(predictedY: str(predictedY))
这里的AllElectronics.csv形式如下图所示
今天早上好不容易将jdk、eclipse以及pydev装进linux但是但是但是想装numpy的时候总是报错发现是没有gcc然后又去装gcc真是醉了到现在gcc还是没有装成功再想想方法
