机器学习-04-分类算法-01决策树案例

总结

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。

本门课程的目标

完成一个特定行业的算法应用全过程：

懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合

+算法评估+持续调优+工程化接口实现

机器学习案例

安装可视化库Graphviz

graphviz下载地址

下载后，解压，移动路径如下

python 复制代码

D:\Graphviz-10.0.1-win64\bin

添加环境变量：

html 复制代码

D:\Graphviz-10.0.1-win64\bin

安装graphviz的python库

html 复制代码

pip install graphviz==0.20.1

决策树代码

核心类：

python 复制代码

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(
	criterion='entropy', 
	max_depth=None, 
	min_samples_split=2, 
	min_samples_leaf=1, 
	min_weight_fraction_leaf=0.0, 
	random_state=None, 
	max_leaf_nodes=None, 
	)

参考:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier

完整代码：

python 复制代码

#引入load_iris
from sklearn.datasets import load_iris
#引入tree
from sklearn import tree
#用于画出图形
import graphviz 
#在window设置graphviz的路径
import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'D:\Graphviz-10.0.1-win64\bin'

#加载数据
iris = load_iris()
#创建决策树分类器
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
#训练
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)


print(iris.data[0:5])

输出为：

array( $\[5.1, 3.5, 1.4, 0.2$ ,

$4.9, 3. , 1.4, 0.2$ ,

$4.7, 3.2, 1.3, 0.2$ ,

$4.6, 3.1, 1.5, 0.2$ ,

5. , 3.6, 1.4, 0.2

python 复制代码

import joblib
joblib.dump(clf,'tree.pkl')
tree = joblib.load('tree.pkl')
tree.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])

输出为：

array( $0$ )

python 复制代码

#通过graphviz将模型保存
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,filled=True, rounded=True, 
special_characters=True) 
#设置graphviz的数据源
graph = graphviz.Source(dot_data) 
#显示图片
#graph.save()
graph

输出为：

确定方向过程

针对完全没有基础的同学们

1.确定机器学习的应用领域有哪些

2.查找机器学习的算法应用有哪些

3.确定想要研究的领域极其对应的算法

4.通过招聘网站和论文等确定具体的技术

5.了解业务流程，查找数据

6.复现经典算法

7.持续优化，并尝试与对应企业人员沟通心得

8.企业给出反馈