机器学习学习笔记--Hello 决策树

一个最简单的决策树代码

from sklearn import tree

x = [[0,0],[1,1]]

y = [0,1]

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

clf = clf.fit(x,y)

print clf.predict([[2.,2.]])

使用iris数据集合

#-*- coding:utf-8 -*-

from sklearn import tree

from sklearn.datasets import load_iris

import pydotplus

#用iris训练好后 导出到pdf文件

iris = load_iris()

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

clf = clf.fit(iris.data,iris.target)

dot_data = tree.export_graphviz(clf,out_file=None)

graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

graph.write_pdf("./photo/iris.pdf")

这样就行

可以参考这个教程

http://ywtail.github.io/2017/06/08/sklearn%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96/

http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/53182193