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用 Iris数据做决策树分析

news 来源：原创 2025/8/23 1:47:06

文章目录

    • Iris数据的准备
      • 1.直接从sklearn.datasets 加载或转化成文件已备本地使用
      • 2.可以在https://archive.ics.uci.edu/dataset/53/iris下载
    • 过程
    • 示例
      • 代码如下
      • 生成的决策树如下：
      • 生成的分析报告如下：
  • 决策树模型分析报告
    • 1. 模型性能
    • 2. 特征重要性
    • 3. 决策规则

Iris数据的准备

1.直接从sklearn.datasets 加载或转化成文件已备本地使用

代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd# 加载数据集
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)# 将数字标签替换为植物名
df['species'] = [iris.target_names[i] for i in iris.target]  # 新增一列植物名
df['target'] = iris.target
# # 保存为Excel文件（不包含行索引）
df.to_excel("iris_dataset.xlsx", index=False)

execl表格如下所示

sepal length (cm)sepal width (cm)petal length (cm)petal width (cm)speciestarget
5.13.51.40.2setosa0
4.931.40.2setosa0
4.73.21.30.2setosa0

2.可以在https://archive.ics.uci.edu/dataset/53/iris下载

过程

  • 读取数据
  • 确定特征
  • 训练决策树模型(按重要性分裂）
  • 模型评估
  • 可视化决策树
  • 生成决策树分析报告

示例

代码如下

import pandas as pd
import numpy as np# 读取数据
df_train = pd.read_excel('iris_dataset.xlsx')# print(df_train.keys())
# print(df_train.head())# 特征工程
def create_features(df):#初始化featuresfeatures = pd.DataFrame()#简化df中原来的列名（feature）features['SepalLength'] = df['sepal length (cm)']features['SepalWidth'] = df['sepal width (cm)']features['PetalLength'] = df['petal length (cm)']features['PetalWidth'] = df['petal width (cm)']return features
# 创建特征
features_train = create_features(df_train)
# print("features_train")
# define the X and y
X_train = df_train.drop(['species', 'target'], axis=1)
y_train = df_train.loc[:, 'target']
# print(X.head())
# print(y.head())
# print(X_train.shape, y_train.shape)
#
# 训练决策树模型(按重要性分裂）
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,export_textdt = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',min_samples_leaf=5,splitter='best'  # 确保优先选重要性高的特征# ,max_features=1  # 每次分裂只考虑1个特征（需配合特征选择使用）
)
dt.fit(X_train, y_train)
feature_importance = pd.DataFrame({'feature': features_train.columns,'importance': dt.feature_importances_})
# print("特征重要性:\n", feature_importance)# 模型评估
from sklearn.metrics import accuracy_scorey_predict = dt.predict(X_train)
train_score = accuracy_score(y_train, y_predict)
print(train_score)# 可视化决策树
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import plot_tree# 设置中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsefig = plt.figure(figsize=(10, 10))
#print(features_train.columns)
plot_tree(dt, feature_names=features_train.columns,class_names=['setosa', 'versicolor','virginica'],filled=True, rounded=True, fontsize=12)
#plt.show()
plt.savefig('decision_tree.png', dpi=300, bbox_inches='tight', pad_inches=0.5)# 生成决策树规则文本
tree_rules = export_text(dt, feature_names=list(features_train.columns))# 生成分析报告
with open('决策树分析.md', 'w', encoding='utf-8') as f:f.write('# 决策树模型分析报告\n\n')# 模型性能f.write('## 1. 模型性能\n')f.write(f'- 训练集准确率: {train_score:.4f}\n')# 特征重要性f.write('## 2. 特征重要性\n')feature_importance = pd.DataFrame({'feature': features_train.columns,'importance': dt.feature_importances_}).sort_values('importance', ascending=False)for _, row in feature_importance.iterrows():f.write(f'- {row["feature"]}: {row["importance"]:.4f}\n')# 决策规则f.write('\n## 3. 决策规则\n')f.write('```\n')f.write(tree_rules)f.write('\n```\n\n')

生成的决策树如下：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

生成的分析报告如下：

决策树模型分析报告

1. 模型性能

  • 训练集准确率: 0.9733

2. 特征重要性

  • PetalLength: 0.6777
  • PetalWidth: 0.3071
  • SepalLength: 0.0151
  • SepalWidth: 0.0000

3. 决策规则

|--- PetalLength <= 2.45
|   |--- class: 0
|--- PetalLength >  2.45
|   |--- PetalWidth <= 1.75
|   |   |--- PetalLength <= 4.95
|   |   |   |--- SepalLength <= 5.15
|   |   |   |   |--- class: 1
|   |   |   |--- SepalLength >  5.15
|   |   |   |   |--- class: 1
|   |   |--- PetalLength >  4.95
|   |   |   |--- class: 2
|   |--- PetalWidth >  1.75
|   |   |--- PetalLength <= 4.95
|   |   |   |--- class: 2
|   |   |--- PetalLength >  4.95
|   |   |   |--- class: 2

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git在分支上会退到某个指定的commit

1、在idea上先备份好分支&#xff08;基于现有分支new branch&#xff09; 2、在gitlab管理端删除现有分支 3、在idea中大卡terminal&#xff0c;执行 git log 查看commit log ,找到要会退到的commit唯一码&#xff0c;然后执行git reset 唯一码 4、查看本地代码状态 git st…...

编程日记 2025/8/18 1:08:09

Cursor入门教程-JetBrains过度向

Cursor使用笔记 **前置&#xff1a;**之前博主使用的是JetBrains的IDE&#xff0c;VSCode使用比较少&#xff0c;所以会尽量朝着JetBrains的使用习惯及样式去调整。 一、设置语言为中文 如果刚上手Cursor&#xff0c;那么肯定对Cursor中的众多选项配置项不熟悉&#xff0c;这…...

编程日记 2025/8/21 17:05:28