本文实例讲述了python实现决策树算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import csv
from sklearn import tree
from sklearn import preprocessing
from sklearn.externals.six import StringIO
# 读取csv数据，并将数据和特征值存入字典和类标签列表
allElectronicsData = open(r'AllElectronics.csv', 'rt')
reader = csv.reader(allElectronicsData)
headers = next(reader)
# 原代码中用的是：
# headers = reader.next()
# 这句代码应该是之前的版本用的，现在已经更新了没有next这个函数
# print(headers)
featureList = []
labelList = []
for row in reader:
labelList.append(row[len(row) - 1])
rowDict = {}
for i in range(1, len(row) - 1):
rowDict[headers[i]] = row[i]
featureList.append(rowDict)
# print(featureList)
# 将特征值矢量化,代表将各种参数进行矢量化
vec = DictVectorizer()
dummyX = vec.fit_transform(featureList).toarray()
# print("dummyX: " + str(dummyX))
# print(vec.get_feature_names())
# print("labelList: " + str(labelList))
# 将类标签列表矢量化，就是最后的结果
lb = preprocessing.LabelBinarizer()
dummyY = lb.fit_transform(labelList)
# print("dummyY: " + str(dummyY))
# 使用决策树进行分类
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
# clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy')
clf = clf.fit(dummyX, dummyY)
# print("clf: " + str(clf))
# 将模型进行可视化
with open("allElectrionicInformationOri.dot", 'w') as f:
f = tree.export_graphviz(clf, feature_names = vec.get_feature_names(), out_file = f)
oneRowX = dummyX[0, :]
# print("oneRowX: " + str(oneRowX))
# 接下来改变一些数据进行预测
newRowX = oneRowX
newRowX[0] = 0
newRowX[1] = 1
print("newRowX: " + str(newRowX))
predictedY = clf.predict(newRowX.reshape(1, -1)) # 预测的结果需要加上后面的reshape(1, -1),不然会
# 报错：
# ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
# array=[0. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 1. 0.].
# Reshape your data either using array.reshape(-1, 1)
# if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
print("预测的结果为： " + str(predictedY))
针对人员购买力进行一次分类，以此来对项目进行分类，在最后的过程中，还可以对结果进行一定的预测。代码见上，有一些优点和缺点
决策树算法的优点：
1）简单直观，生成的决策树很直观。
2）基本不需要预处理，不需要提前归一化，处理缺失值。
3）使用决策树预测的代价是O(log2m)O(log2m)。 m为样本数。
4）既可以处理离散值也可以处理连续值。很多算法只是专注于离散值或者连续值。
5）可以处理多维度输出的分类问题。
6）相比于神经网络之类的黑盒分类模型，决策树在逻辑上可以得到很好的解释
7）可以交叉验证的剪枝来选择模型，从而提高泛化能力。
8） 对于异常点的容错能力好，健壮性高。
我们再看看决策树算法的缺点:
1）决策树算法非常容易过拟合，导致泛化能力不强。可以通过设置节点最少样本数量和限制决策树深度来改进。
2）决策树会因为样本发生一点点的改动，就会导致树结构的剧烈改变。这个可以通过集成学习之类的方法解决。
3）寻找最优的决策树是一个NP难的问题，我们一般是通过启发式方法，容易陷入局部最优。可以通过集成学习之类的方法来改善。
4）有些比较复杂的关系，决策树很难学习，比如异或。这个就没有办法了，一般这种关系可以换神经网络分类方法来解决。
5）如果某些特征的样本比例过大，生成决策树容易偏向于这些特征。这个可以通过调节样本权重来改善。
相关推荐：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
