编程的世界真的是博大精深，还能用Python给自己配隐形眼镜!
off999 2024-10-10 07:50 17 浏览 0 评论
额，这个吧，涉及到了机器学习的决策树，关于这两点，我就不详细介绍了，百度了解一下！
来，开始正题！
实战背景
眼科医生是如何判断患者需要佩戴隐形眼镜的类型的？
一旦理解了决策树的工作原理
我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型！
数据如下图所示：
可以使用已经写好的Python程序构建决策树，不过出于继续学习的目的，小编使用Sklearn来实现。
用Sklearn构建决策树
本次实战内容使用的是DecisionTreeClassifier和export_graphviz，前者用于决策树构建，后者用于决策树可视化。
参数说明如下：
除了这些参数要注意以外，其他在调参时的注意点有：
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()提供了一些方法供我们使用，如下图所示：
了解到这些，我们就可以编写代码了：
运行结果：
为了对string类型的数据序列化，需要先生成pandas数据，这样方便我们的序列化工作。这里我使用的方法是，原始数据->字典->pandas数据。
编写代码如下：
从运行结果可以看出，顺利生成pandas数据。
接下来，将数据序列化，编写代码如下：
从打印结果可以看到，我们已经将数据顺利序列化，接下来。我们就可以fit()数据，构建决策树了。
使用Graphviz可视化决策树
安装Pydotplus
pydotplus可以在CMD窗口中，直接使用指令安装：pip3 install pydotplus
安装Graphviz
添加好环境变量之后，我们就可以正常使用Graphviz了。
开始编写代码
Talk is Cheap, show me the code.(废话少说，放码过来)。可视化部分的代码不难，都是有套路的，直接填参数就好，详细内容可以查看官方教程。
运行代码，在该python文件保存的相同目录下，会生成一个名为tree的PDF文件，打开文件，我们就可以看到决策树的可视化效果图了。
来总结一下吧
决策树的优点：
决策树的缺点：
今天就到这结束了，小伙伴们有什么疑问的话都可以问我~
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