python决策树视图
off999 2024-11-26 07:23 15 浏览 0 评论
1、环境：Jupyter Notebook需要在Anaconda3安装graphviz和pydotplus
2、安装办法：官网http://www.graphviz.org/ 下载
3、安装办法，默认条件下一步即可
4、环境变量配置
安装完成后把graphviz安装路径的bin目录配置环境变量的path中，C:\UserProgramFile\graphviz\bin\
方法：选中电脑——右击属性——高级系统设置——环境变量——点击新建——输入变量值：path 变量名：graphviz这个文件夹的路径——确定即可
5、Wins+R输入cmd输入pip install pydotplus 即可安装pydotplus
5、然后重启Jupyter Notebook，再次运行程序。
6、运行预测模型如下：
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import pydotplus
from sklearn import tree
from sklearn.metrics import accuracy_score #导入准确度基础分数函数
df=pd.read_csv('C:/Users/llx/Desktop/music/music.csv')
#输入集
X = df.drop(columns=['genre'])
#输出集
Y = df['genre']
X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y, test_size=0.2) #把20%数据分给测试集,这个函数返回4个变量并把4个参数传入对应位置
model = DecisionTreeClassifier() #调用模型创建实例决策树分类器
#model.fit(X,Y) #训练模型传入的是全部数据
model.fit(X_train, Y_train) #训练模型传入的只是测试数据
#预测①21岁男性，音乐喜爱类型；②22岁女性，音乐喜爱类型
#predicts = model.predict([ [21, 1], [22, 0] ])
#predicts
#预测值
predictions = model.predict(X_test) #用测试输入值，得到预测值
score = accuracy_score(Y_test,predictions) #测试值（实际值），预测值
score
# 决策树可视化
dot_data = tree.export_graphviz(model, out_file=None)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_pdf("tree1.pdf")
7、运行结果显示True，表示图片已经生成，保存在Python同文件下
8、图片效果如下：
- 上一篇：基于Python的决策树分类器与剪枝
- 下一篇：Python决策树
相关推荐
- 面试官:来，讲一下枚举类型在开发时中实际应用场景!
-
一.基本介绍枚举是JDK1.5新增的数据类型，使用枚举我们可以很好的描述一些特定的业务场景，比如一年中的春、夏、秋、冬，还有每周的周一到周天，还有各种颜色，以及可以用它来描述一些状态信息，比如错...
- 一日一技:11个基本Python技巧和窍门
-
1.两个数字的交换.x,y=10,20print(x,y)x,y=y,xprint(x,y)输出：102020102.Python字符串取反a="Ge...
- Python Enum 技巧，让代码更简洁、更安全、更易维护
-
如果你是一名Python开发人员，你很可能使用过enum.Enum来创建可读性和可维护性代码。今天发现一个强大的技巧，可以让Enum的境界更进一层，这个技巧不仅能提高可读性，还能以最小的代价增...
- Python元组编程指导教程（python元组的概念）
-
1.元组基础概念1.1什么是元组元组(Tuple)是Python中一种不可变的序列类型，用于存储多个有序的元素。元组与列表(list)类似，但元组一旦创建就不能修改(不可变)，这使得元组在某些场景...
- 你可能不知道的实用 Python 功能（python有哪些用）
-
1.超越文件处理的内容管理器大多数开发人员都熟悉使用with语句进行文件操作：withopen('file.txt','r')asfile:co...
- Python 2至3.13新特性总结（python 3.10新特性）
-
以下是Python2到Python3.13的主要新特性总结，按版本分类整理：Python2到Python3的重大变化Python3是一个不向后兼容的版本，主要改进包括：pri...
- Python中for循环访问索引值的方法
-
技术背景在Python编程中，我们经常需要在循环中访问元素的索引值。例如，在处理列表、元组等可迭代对象时，除了要获取元素本身，还需要知道元素的位置。Python提供了多种方式来实现这一需求，下面将详细...
- Python enumerate核心应用解析:索引遍历的高效实践方案
-
喜欢的条友记得关注、点赞、转发、收藏，你们的支持就是我最大的动力源泉。根据GitHub代码分析统计，使用enumerate替代range(len())写法可减少38%的索引错误概率。本文通过12个生产...
- Python入门到脱坑经典案例—列表去重
-
列表去重是Python编程中常见的操作，下面我将介绍多种实现列表去重的方法，从基础到进阶，帮助初学者全面掌握这一技能。方法一：使用集合(set)去重（最简单）pythondefremove_dupl...
- Python枚举类工程实践:常量管理的标准化解决方案
-
本文通过7个生产案例，系统解析枚举类在工程实践中的应用，覆盖状态管理、配置选项、错误代码等场景，适用于Web服务开发、自动化测试及系统集成领域。一、基础概念与语法演进1.1传统常量与枚举类对比#传...
- 让Python枚举更强大!教你玩转Enum扩展
-
为什么你需要关注Enum？在日常开发中，你是否经常遇到这样的代码？ifstatus==1:print("开始处理")elifstatus==2:pri...
- Python枚举(Enum)技巧，你值得了解
-
枚举（Enum）提供了更清晰、结构化的方式来定义常量。通过为枚举添加行为、自动分配值和存储额外数据，可以提升代码的可读性、可维护性，并与数据库结合使用时，使用字符串代替数字能简化调试和查询。Pytho...
- 78行Python代码帮你复现微信撤回消息!
-
来源：悟空智能科技本文约700字，建议阅读5分钟。本文基于python的微信开源库itchat，教你如何收集私聊撤回的信息。[导读]Python曾经对我说："时日不多，赶紧用Python"。于是看...
- 登录人人都是产品经理即可获得以下权益
-
文章介绍如何利用Cursor自动开发Playwright网页自动化脚本，实现从选题、写文、生图的全流程自动化，并将其打包成API供工作流调用，提高工作效率。虽然我前面文章介绍了很多AI工作流，但它们...
- Python常用小知识-第二弹（python常用方法总结）
-
一、Python中使用JsonPath提取字典中的值JsonPath是解析Json字符串用的，如果有一个多层嵌套的复杂字典，想要根据key和下标来批量提取value，这是比较困难的，使用jsonpat...
欢迎 你 发表评论:
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- python计时 (73)
- python安装路径 (56)
- python类型转换 (93)
- python自定义函数 (53)
- python进度条 (67)
- python吧 (67)
- python字典遍历 (54)
- python的for循环 (65)
- python格式化字符串 (61)
- python串口编程 (60)
- python读取文件夹下所有文件 (59)
- java调用python脚本 (56)
- python操作mysql数据库 (66)
- python字典增加键值对 (53)
- python获取列表的长度 (64)
- python接口 (63)
- python调用函数 (57)
- python人脸识别 (54)
- python多态 (60)
- python命令行参数 (53)
- python匿名函数 (59)
- python打印九九乘法表 (65)
- python赋值 (62)
- python异常 (69)
- python元祖 (57)