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这篇文章主要介绍了python怎么实现决策树的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇python怎么实现决策树文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
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背景介绍
这是我最喜欢的算法之一，我经常使用它。它是一种监督学习算法，主要用于分类问题。令人惊讶的是，它适用于分类和连续因变量。在该算法中，我们将总体分成两个或更多个同类集。这是基于最重要的属性/独立变量来完成的，以尽可能地作为不同的组。
在上图中，您可以看到人口根据多个属性分为四个不同的组，以识别“他们是否会玩”。为了将人口分成不同的异构群体，它使用各种技术，如基尼，信息增益，卡方，熵。
理解决策树如何工作的最好方法是玩Jezzball--一款来自微软的经典游戏（如下图所示）。基本上，你有一个移动墙壁的房间，你需要创建墙壁，以便最大限度的区域被球清除。
所以，每次你用墙隔开房间时，你都试图在同一个房间里创造2个不同的人口。决策树以非常类似的方式工作，通过将人口分成尽可能不同的群体。
接下来看使用Python Scikit-learn的决策树案例：
import pandas as pdfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score# read the train and test datasettrain_data = pd.read_csv('train-data.csv')test_data = pd.read_csv('test-data.csv')# shape of the datasetprint('Shape of training data :',train_data.shape)print('Shape of testing data :',test_data.shape)train_x = train_data.drop(columns=['Survived'],axis=1)train_y = train_data['Survived']test_x = test_data.drop(columns=['Survived'],axis=1)test_y = test_data['Survived']model = DecisionTreeClassifier()model.fit(train_x,train_y)# depth of the decision treeprint('Depth of the Decision Tree :', model.get_depth())# predict the target on the train datasetpredict_train = model.predict(train_x)print('Target on train data',predict_train)# Accuray Score on train datasetaccuracy_train = accuracy_score(train_y,predict_train)print('accuracy_score on train dataset : ', accuracy_train)# predict the target on the test datasetpredict_test = model.predict(test_x)print('Target on test data',predict_test)# Accuracy Score on test datasetaccuracy_test = accuracy_score(test_y,predict_test)print('accuracy_score on test dataset : ', accuracy_test)
上面代码运行结果：
Shape of training data : (712, 25)Shape of testing data : (179, 25)Depth of the Decision Tree : 19Target on train data [0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 01 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 00 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 00 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 01 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 10 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 00 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 00 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 01 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 11 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 10 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 01 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 11 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 00 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 01 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 00 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0]accuracy_score on train dataset : 0.9859550561797753Target on test data [0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 01 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 00 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 11 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 01 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0]accuracy_score on test dataset : 0.770949720670391
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