机器学习实战 代码,机器学习实战——基于Python的决策树实现

《机器学习实战》是一本广受欢迎的机器学习实战书籍，主要内容包括机器学习基础、监督学习算法、无监督学习算法以及一些附属工具。书中通过精心编排的实例，利用高效的Python代码来阐释如何处理统计数据、进行数据分析和可视化。这本书适合希望了解深度学习并对实际使用深度学习感兴趣的大学生、工程师和研究人员。

资源获取方式

1. 书籍简介与代码示例：

2. 源代码下载：

3. 其他资源：

书籍内容概览

第一部分：分类 机器学习基础 k近邻算法 决策树 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 Logistic回归 支持向量机 利用AdaBoost元算法提高分类性能

第二部分：利用回归预测数值型数据 预测数值型数据：回归 树回归

第三部分：无监督学习 利用K均值聚类算法对未标注数据分组 使用Apriori算法进行关联分析 使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集

第四部分：其他工具 利用PCA来简化数据 利用SVD简化数据 大数据与MapReduce

获取书籍和代码的步骤

1. 关注公众号获取资源： 关注“AI有道”公众号，回复关键词“ML1”获取《机器学习实战》书籍的英文版和中文版，包括所有章节的源代码程序。

2. GitHub下载代码： 访问下载基于Python3的源代码。

机器学习实战——基于Python的决策树实现

一、决策树简介

决策树是一种基于树形结构的数据挖掘方法，通过一系列的决策规则对数据进行分类或回归。每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则，最终到达叶节点得到分类或回归结果。

二、Python实现决策树

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现决策树。首先，需要安装scikit-learn库，可以使用pip命令进行安装：

pip install scikit-learn

三、数据准备

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

四、训练决策树模型

使用scikit-learn的DecisionTreeClassifier类来训练决策树模型。这里我们设置决策树的最大深度为3，以防止过拟合。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)

clf.fit(X, y)

五、预测与评估

使用训练好的模型对新的数据进行预测，并评估模型的准确率。

from sklearn.metrics import accuracy_score

随机生成一些测试数据

X_test = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [6.7, 3.0, 5.2, 2.3]]

y_pred = clf.predict(X_test)

print(\