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标题: 【Python机器学习】3.5. 决议树实战：基于Iris数据集 [打印本页]

作者: 光之使者 时间: 2025-3-22 12:31
标题: 【Python机器学习】3.5. 决议树实战：基于Iris数据集
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本文紧承 3.1. 决议树理论(底子) 和 3.2. 决议树理论(进阶)，没看过的发起先看理论分析。

3.5.1. Iris数据集

这一章所讲的技术在实战时大部分都使用Iris数据集。Iris鸢尾花数据集是一个非常经典的数据集，在统计学和机器学习领域都经常被用作示例。
下面所示的这个花叫做鸢尾花：

Petal指的是花萼
Sepal指的是花瓣

这个数据集总共会有三种共150条记载，每类各50个数据。每条各50个数据，每条记载都有4项特征：

花萼长度(Sepal Length)
花萼宽度(Sepal Width)
花瓣长度(Petal Length)
花瓣宽度(Petal Width)

我们会通过花萼和花瓣的这4个特征来对花进行分类：

iris-setosa（在数据会合的标签是0）
iris-versicolour（在数据会合的标签是1）
iris-virginica（在数据会合的标签是2）

以下是Iris数据集里的部分数据：
花萼长度花萼宽度花瓣长度花瓣宽度属种5.13.51.40.2setosa4.93.01.40.2setosa4.73.21.30.2setosa4.63.11.50.2setosa5.03.61.40.2setosa5.43.91.70.4setosa4.63.41.40.3setosa5.03.41.50.2setosa 3.5.2. 实战前的预备工作

接下来，请你确保你的Python环境中有pandas、matplotlib、scikit-learn和numpy这几个包，假如没有，请在终端输入指令以下载和安装：

pip install pandas matplotlib scikit-learn numpy

复制代码

Iris数据集在scikit-learn中内置有，不需要额外安装。
3.5.3. 读取数据及赋值操作

我们可以使用sklearn.datasets的load_iris来加载，趁便把x和y赋值：

# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
x, y = iris.data, iris.target

复制代码

3.5.4. 创建决议树

拆分训练数据

接下来我们需要对训练数据进行拆分，一部分用作训练，一部分用作测试：

# 划分测试集和训练集
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

复制代码

train_test_split函数可以让我们轻易地拆分数据
test_size=0.2告诉程序80%数据用于训练，20%用于测试

倒入模型

首先我们要创建决议树模型，并使用训练集进行训练：

# 训练决策树
from sklearn import tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', min_samples_leaf=5)
clf.fit(x_train, y_train)

复制代码

criterion的差异值让我们可以选择如何选择顶点节点，这里我填的是'entropy'，对应ID3算法(详见 3.2. 决议树理论(进阶))
min_samples_leaf让我们得以决定叶子节点所需的最小样本数，假如某分裂所生成的子节点中的样本数少于指定的min_samples_leaf值，那么这次分裂将不会发生。
选择一个合适的值非常重要，因为假如值太小会导致过拟合（不具有普适性），值太大会导致分别不全。

可视化决议树

接下来我们来可视化决议树：

# 可视化决策树
import matplotlib.pyplot as plt
f_names = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width']
c_names = ['setosa', 'versicolor', 'virginica']
tree.plot_tree(clf, filled=True, feature_names=f_names, class_names=c_names)
plt.show()

复制代码

filled=True：

指定决议树节点是否添补颜色
假如设置为 True，每个节点的添补颜色将反映数据的分类比例或类别
颜色深浅可以资助直观地表示决议树中的输出类别或信息增益

feature_names=f_names：

界说决议树中表现的特征名称。
代码中设置的值为f_names = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width']，对应于鸢尾花数据集特征的名称
这些名称将表现在决议树节点中，资助明白特征在分类决议中的作用

class_names=c_names：

界说决议树中表现的类别名称
代码中设置的值为 c_names = ['setosa', 'versicolor', 'virginica']，对应于鸢尾花数据集的三种类别名称
这些名称将表现在叶子节点中，指示决议树预测的结果类别

plot_tree是基于matplotlib动态画图的，表现图像得使用plt.show()
图片输出：

计算精确率

我们接下来会把测试集的数据传给训练好的决议树，把决议树的分类和标签做比较：

# 计算模型在测试集上的准确率
accuracy = clf.score(x_test, y_test)
print(f"测试集准确率: {accuracy:.2f}")

复制代码

输出：

测试集准确率: 0.93

复制代码

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