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sklearn中决策树算法DesiciontTreeClassifier()调用以及sklearn自带的数据包sklearn.datasets.load_iris()的应用

2018年06月06日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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决策树方法的简单调用记录一下

 1 clf=tree.DecisionTreeClassifier()
 2 dataMat=[];labelMat=[]
 3 dataPath='D:/machinelearning data/machinelearninginaction/Ch05/testSet.txt'
 4 fr = open(dataPath)
 5 for line in fr.readlines():  # readilnes()将文件内容存在列表里
 6     lineArr = line.strip().split()  # 去掉空格
 7     labelMat.append(int(lineArr[-1]))
 8     dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])  
 9 x=np.array(dataMat)
10 y=np.array(labelMat)
11 clf.fit(x,y)
12 yHat=clf.predict(x)
13 result=np.count_nonzero(yHat==y)
14 print('正确个数',result)
15 print('正确率',result/len(yHat))
View Code

并附上介绍决策树的链接http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html

sklearn中自带的数据应用sklearn.datasets.load_iris()的调用以及相应的应用链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html#sklearn.datasets.load_iris

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