Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe/DrzewaDecyzyjne cw

Wstęp

W bibliotece scikit-learn drzewa decyzyjen iplementowane są przez klasę DecisionTreeClassifier

Aby nauczyć taki klasyfikator potrzebujemy tablicę X o rozmiarach [N_przykładów, N_cech] i wektor Y określający przynależność przykładów w X do klas.

Najprostszy przykład:

from sklearn import tree
X = [[0, 0], [1, 1]]
Y = [0, 1]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, Y)

Po dopasowaniu można przewidywać przynależność nowych przykładów:

clf.predict([[2., 2.]])

Albo estymować prawdopodobieństwo przynależności do klas:

clf.predict_proba([[2., 2.]])

Przykład zbiór danych Iris

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)

Po wytrenowaniu można zilustrować wynik za pomocą narzedzia Graphiz (wymaga to zainstalowania w systemie tego narzędzia), oraz doinstalowania do pythona biblioteki pydot:

from sklearn.externals.six import StringIO  
import pydot 
dot_data = StringIO() 
tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data) 
graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) 
graph.write_pdf("iris.pdf")

Można też podejrzeć wyniki w pythonie:

from IPython.display import Image  
dot_data = StringIO()  
tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data,    feature_names=iris.feature_names,  
                         class_names=iris.target_names,  
                         filled=True, rounded=True,  
                         special_characters=True) 
graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())  
Image(graph.create_png())

Po dopasowaniu model ten może być zastosowany do przewidywania przynależności przykładów do klas:

clf.predict(iris.data[:1, :])

l