寻找案例用Python做决策树案例生成代码-Go服务器开发

以下是一个使用Python编写的决策树案例代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn import metrics 

# 读取数据集
data = pd.read_csv("iris.csv")

# 将目标变量从文本转换为数字
data['species'] = pd.factorize(data.species)[0]

# 将特征列和目标变量分离
X = data.drop('species', axis=1)
y = data['species']

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 创建决策树分类器对象，并将其拟合到训练数据上
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train,y_train)

# 预测测试集上的类别，并计算准确度得分
y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

# 可视化决策树模型
from sklearn.tree import export_graphviz
from IPython.display import Image  
import pydotplus

dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,
                     feature_names=X.columns,
                     class_names=['setosa', 'versicolor', 'virginica'],  
                     filled=True, rounded=True,
                     special_characters=True)  

graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)  
Image(graph.create_png())

在上面的代码中，我们首先使用Pandas库读取名为“iris.csv”的数据集。然后，我们将目标变量从文本转换为数字，并将特征列和目标变量分离。接下来，我们使用train_test_split()函数将数据集拆分为训练集和测试集。

然后，我们创建了一个DecisionTreeClassifier对象，并使用fit()方法将其拟合到训练数据上。我们使用测试集上的数据预测类别，并计算准确度得分。

最后，我们使用export_graphviz()函数可视化决策树模型，并用Pydotplus库渲染它。您可以在代码中修改特征名称、目标变量名称和类别名称以适应您自己的数据集。