决策树例题经典案例python
【原创实用版】
1.决策树概述 
2.决策树例题：经典案例 
3.Python 在决策树中的应用 
4.决策树例题：Python 代码实现 
5.总结
正文
1.决策树概述
决策树是一种基本的分类方法，它通过一系列的问题来对数据进行分类。决策树可以看作是一个问题树，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个决策规则，每个叶子节点代表
一个分类结果。决策树主要有 ID3、C4.5 和 CART 等算法。
2.决策树例题：经典案例
假设有一个乳腺癌检测数据集，其中包含了患者的一些特征，如年龄、乳腺癌面积、形状等。目标是根据这些特征判断患者是否患有乳腺癌。这是一个典型的分类问题，可以通过决策树来解决。
3.Python 在决策树中的应用
Python 中的 scikit-learn 库提供了丰富的决策树算法实现，如 DecisionTreeClassifier、DecisionTreeRegressor 等。此外，还可以通过 sklearn.datasets 模块获取各种数据集，如乳腺癌检测数据集、鸢尾花数据集等。
4.决策树例题：Python 代码实现
下面是一个使用 Python 和 scikit-learn 库实现决策树分类的例子：
```python 
from sklearn.datasets import load_breast_cancer 
del_selection import train_test_split 
import DecisionTreeClassifier 
ics import accuracy_score
# 加载数据集 
data = load_breast_cancer() 
X = data.data 
y = data.target
# 划分训练集和测试集 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
python新手代码例子# 创建决策树模型 
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型 
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测 
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率 
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) 
print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy)) 
```
5.总结
决策树是一种简单有效的分类方法，通过一系列问题对数据进行分类。Python 中的 scikit-learn 库提供了丰富的决策树算法实现，可以方便地应用于各种数据集。

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