python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交叉验证_利用scikit-learn中的决策树分类器实现鸢尾花数据的分类,绘制出最终的树。

在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告，包括一些图形和统计输出。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。

 视频：从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例

，时长10:11

导入

因此，首先我们进行一些导入。

from __future__ import print_function
 
import os
import subprocess
 
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz

数据

接下来，我们需要考虑一些数据。我将使用著名的iris数据集，该数据集可对各种不同的iris类型进行各种测量。pandas和sckit-learn都可以轻松导入这些数据，我将使用pandas编写一个从csv文件导入的函数。这样做的目的是演示如何将scikit-learn与pandas一起使用。因此，我们定义了一个获取iris数据的函数：

def get_iris_data():
    """从本地csv或pandas中获取iris数据。"""
    if os.path.exists("iris.csv"):
        print("-- iris.csv found locally")
        df = pd.read_csv("iris.csv", index_col=0)
    else:
        print("-- trying to download from github")
        fn = "https://raw.githubusercontent.com/pydata/pandas/" + \
             "master/pandas/tests/data/iris.csv"
        try:
            df = pd.read_csv(fn)
        except:
            exit("-- Unable to download iris.csv")
 
        with open("iris.csv", 'w') as f:
            print("-- writing to local iris.csv file")
            df.to_csv(f)
 
    return df

• 此函数首先尝试在本地读取数据。利用os.path.exists（） 方法。如果在本地目录中找到iris.csv文件，则使用pandas通过pd.read_csv（）读取文件。
• 如果本地iris.csv没有发现，抓取URL数据来运行。

下一步是获取数据，并使用head（）和tail（）方法查看数据的样子。因此，首先获取数据：

df = get_iris_data()
-- iris.csv found locally

然后 ：

print("* df.head()", df.head(), sep="\n", end="\n\n")
print("* df.tail()", df.tail(), sep="\n", end="\n\n")
* df.head()
   SepalLength  SepalWidth  PetalLength  PetalWidth         Name
0          5.1         3.5          1.4         0.2  Iris-setosa
1          4.9         3.0          1.4         0.2  Iris-setosa
2          4.7         3.2          1.3         0.2  Iris-setosa
3          4.6         3.1          1.5         0.2  Iris-setosa
4          5.0         3.6          1.4         0.2  Iris-setosa
 
* df.tail()
     SepalLength  SepalWidth  PetalLength  PetalWidth            Name
145          6.7         3.0          5.2         2.3  Iris-virginica
146          6.3         2.5          5.0         1.9  Iris-virginica
147          6.