Python实现决策树并且使用Graphviz可视化的例子

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Created on 2018年7月5日
使用python内的科学计算的库实现利用决策树解决问题 
@author: lenovo
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#coding:utf-8
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
#数据存储的格式 python自带不需要安装
import csv 
#预处理的包
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中的目录形式需要是左斜杠 F:/AA_BigData/test_data/test1.csv
excel表格存储成csv格式并且是utf-8格式的编码
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决策树数据源读取
scklearn要求的数据类型 特征值属性必须是数值型的
需要对数据进行预处理
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#装特征的值
featureList=[] 
#装类别的词
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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将原始数据转换成包含有字典的List
将建好的包含字典的list用DictVectorizer对象转换成0-1矩阵
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vec =DictVectorizer()
dumyX =vec.fit_transform(featureList).toarray();
#对于类别使用同样的方法
lb =preprocessing.LabelBinarizer()
dumyY=lb.fit_transform(labelList)
print(dumyY)
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 1.构建分类器——决策树模型
 2.使用数据训练决策树模型
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clf =tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")
clf.fit(dumyX,dumyY)
print(str(clf))
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1.将生成的分类器转换成dot格式的 数据
2.在命令行中dot -Tpdf iris.dot -o output.pdf将dot文件转换成pdf图的文件
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#视频上讲的不适用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())