Python實現(xiàn)決策樹并且使用Graphviz可視化的例子

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Created on 2018年7月5日
使用python內的科學計算的庫實現(xiàn)利用決策樹解決問題 
@author: lenovo
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#coding:utf-8
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
#數(shù)據(jù)存儲的格式 python自帶不需要安裝
import csv 
#預處理的包
from sklearn import preprocessing
from sklearn.externals.six import StringIO
from sklearn.tree import tree 
from sklearn.tree import export_graphviz
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文件保存格式需要是utf-8
window中的目錄形式需要是左斜杠 F:/AA_BigData/test_data/test1.csv
excel表格存儲成csv格式并且是utf-8格式的編碼
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決策樹數(shù)據(jù)源讀取
scklearn要求的數(shù)據(jù)類型 特征值屬性必須是數(shù)值型的
需要對數(shù)據(jù)進行預處理
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#裝特征的值
featureList=[] 
#裝類別的詞
labelList=[]
with open("F:/AA_BigData/test_data/decision_tree.csv", "r",encoding="utf-8") as csvfile:
 decision =csv.reader(csvfile)
 headers =[]
 row =1
 for item in decision:
 if row==1:
  row=row+1
  for head in item:
  headers.append(head)
 else:
  itemDict={}
  labelList.append(item[len(item)-1])
  for num in range(1,len(item)-1):
#  print(item[num])
  itemDict[headers[num]]=item[num]
  featureList.append(itemDict) 
print(headers)
print(labelList)
print(featureList)
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將原始數(shù)據(jù)轉換成包含有字典的List
將建好的包含字典的list用DictVectorizer對象轉換成0-1矩陣
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vec =DictVectorizer()
dumyX =vec.fit_transform(featureList).toarray();
#對于類別使用同樣的方法
lb =preprocessing.LabelBinarizer()
dumyY=lb.fit_transform(labelList)
print(dumyY)
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 1.構建分類器——決策樹模型
 2.使用數(shù)據(jù)訓練決策樹模型
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clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")
clf.fit(dumyX,dumyY)
print(str(clf))
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1.將生成的分類器轉換成dot格式的 數(shù)據(jù)
2.在命令行中dot -Tpdf iris.dot -o output.pdf將dot文件轉換成pdf圖的文件
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#視頻上講的不適用python3.5
with open("F:/AA_BigData/test_data/decisiontree.dot", "w") as wFile:
 export_graphviz(clf,out_file=wFile,feature_names=vec.get_feature_names())