决策树实现鸢尾花三分类

一、 数据集

Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。
数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。
每行数据包含4个属性：Sepal Length（花萼长度）、Sepal Width（花萼宽度）、Petal Length（花瓣长度）和Petal Width（花瓣宽度）。可通过这4个属性预测鸢尾花卉属于三个种类（Setosa，Versicolour，Virginica）中的哪一类。

样本数据局部截图：

完整的样本数据请自行下载Iris.csv

二、算法代码

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() iris_feature = iris.data iris_target = iris.target feature_train, feature_test, target_train, target_test = train_test_split(iris_feature, iris_target, test_size=0.33, random_state=56) dt_model = DecisionTreeClassifier() dt_model.fit(feature_train, target_train) predict_results = dt_model.predict(feature_test) scores = dt_model.score(feature_test, target_test) print (predict_results) print (target_test) print (accuracy_score(predict_results, target_test)) print (scores)

运行结果：

[2 1 2 2 2 2 2 0 0 2 1 0 0 0 2 0 0 0 2 1 0 2 1 1 0 2 2 1 1 1 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 1 2 2 2 1 1 2 2 1 0] [2 1 1 2 2 2 2 0 0 2 1 0 0 0 1 0 0 0 2 1 0 2 1 1 0 2 2 1 1 1 2 2 1 0 0 0 2 2 2 0 1 2 2 1 1 1 2 2 1 0] 0.92 0.92

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