# Python决策树绘图教程
决策树是一种经典的机器学习方法，常用于分类和回归任务。它通过一系列的分叉来做出决策，形象直观，易于理解。本文将介绍如何在Python中绘制决策树，并提供相应的代码示例，适合新手及有一定经验的程序员。
## 决策树的基本概念
决策树是一种树状结构，其中每个内部节点表示特征（属性），每个分支表示每个特征的值，而每个叶子节点表示最终的决策结果。决策树的构建过程通过一
# 如何在Python中绘制决策树
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴可以帮助你学习如何在Python中绘制决策树。决策树是一种常用的机器学习算法，通过构建一棵树形结构来模拟决策过程，非常直观地展示了特征之间的关系。在本文中，我将向你展示如何使用Python的sklearn库来实现这一过程。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个实现过程的步骤：
```mermaid
erDia
继续跟着白皮书学习，对上面的代码做了不少改动，现在能正确绘制了。先不谈决策树的算法，现在仅仅是依据字典表示树来绘制决策树的图形。go.py引导脚本。#!/usr/local/bin/python3.5
import treePlot
myTree0=treePlot.getTstTree(0)
myTree1=treePlot.getTstTree(1)
myTree0['no surfacing
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2023-11-22 23:28:37
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既然我们掌握了ID3的决策树算法，但是直接看那个树形结构可能对于很多人来说，很抽象，这里我就简单照着机器学习实战的书上一起来学习下，如何利用python进行绘图操作，我们引用pyplot这个库，这个库来自于matplotlib；记得前面好像我也将结果如何使用这个库来进行简单的绘图，
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2013-07-02 20:04:00
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由于最近在看机器学习实战，所以自己利用python3去完成里面的代码在这个基础上进行修改完成了这篇文章的代码，我们知道了决策树的简单构建，ID3算法完成，当然这都很基础，画图呢，只是为了让其更加形象化；我们添加几个函数，一个是输出一棵我们可以利用ID3算法生成的树，一个获取树的叶子节点，一个获取树的深度，这些我想这里就不用讲解了，学过数据结构的童鞋，可以在非常短的时间内实现这些算法；当然我先把这3
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2013-07-03 21:34:00
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Matplotlib优势：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式） 本节课接着上一节课，来可视化决策树，用Matplotlib注解绘制树形图1 Matplotlib 注解Matplotlib提供了一个注解工具：annotations，可以在数据图形上添加文本工具。 Matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表
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2023-08-15 15:31:24
223阅读
决策树 算法优缺点： 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据 缺点：可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 1.决策树构造的整体思想： 决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是提供一种方
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2023-06-28 15:18:00
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决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵决策树。三行代码解决问题。from sklearn import tree #导入需要的模块
clf =
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2023-07-25 14:16:12
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决策树决策树在周志华的西瓜书里面已经介绍的很详细了(西瓜书P73-P79)，那也是我看过讲的最清楚的决策树讲解了，我这里就不献丑了，这篇文章主要是分享决策树的代码。在西瓜书中介绍了三种决策树，分别为ID3,C4.5和CART三种决策树，三种树出了分裂的计算方法不一样之外，其余的都一样，大家可以多看看书，如果有什么不清楚的可以看看我的代码，决策树的代码算是很简单的了，我有朋友面试的时候就被要求写决策
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2023-08-09 14:44:43
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决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配的问题。使用数据类型：数值型和标称型。简单介绍完毕，让我们来通过一个例子让决策树“原形毕
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2023-05-24 16:07:28
342阅读
总目录：Python数据分析整理 本文数据以及大部分代码来自《机器学习实战》 机器学习实战 决策树绘制treePlotter测试与使用 treePlotter东西太多了，懒得看咋实现的了，直接把书上的代码搬过来，修改了几个可能版本问题引起的bug，加了句保存图片的代码，直接拿来用了。treePlotter.py'''
Created on Oct 14, 2010
@author: Pete
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2023-06-29 22:26:04
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* * * * * * The Machine Learning Noting Series * * * * * *决策树（Decision Tree）是机器学习的核心算法之一，在较小训练样本或有限计算资源下仍有较好表现，它包括分类树和回归树，是目前应用最广泛的分类预测和回归预测方法。导航01 分类树
机器学习——决策树模型：Python实现1 决策树模型的代码实现1.1 分类决策树模型（DecisionTreeClassifier）1.2 回归决策树模型（DecisionTreeRegressor）2 案例实战：员工离职预测模型搭建2.1 模型搭建2.2 模型预测及评估2.2.1 直接预测是否离职2.2.2 预测不离职&离职概率2.2.3 模型预测及评估2.2.4 特征重要性评估3
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2023-06-20 21:24:13
181阅读
决策树是一种主要应用于数据分类场景的算法。它是一个树形结构，其中每个节点代表要素，每个边缘代表所做出的决策。从根节点开始，我们继续评估分类特征，并决定遵循特定的优势。每当有新数据点出现时，都会反复应用相同的方法，然后在研究所有必需的特征或将其应用于分类方案时得出最终结论。因此，决策树算法是一种监督学习模型，用于预测具有一系列训练变量的因变量。示例我们将获取kaggle提供的药物测试数据。第一步，我
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2023-07-01 09:09:21
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本文用通俗易懂的方式来讲解分类树中的回归树，并以“一维回归的图像绘制”和“泰坦尼克号幸存者预测”两个例子来说明该算法原理。以下是本文大纲： 1 DecisionTreeRegressor 1.1
重要参数，属性及接口 criterion 1.2 交叉验证 2
实例：一维回归的图像绘制 3
实例：泰坦尼克号幸存
目录1.什么是决策树？2.如何构建决策树？2.1分类问题中的决策树2.2决策树的剪枝3.用Python实现决策树算法3.1 导入sklean中的tree模块编辑3.2 使用sklean的基本流程3.3 剪枝操作3.4 绘制决策树1.什么是决策树？决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过
python3.x版本下，在用example_dict.keys()或者example_dict.values()取出字典中对应的键值时，取出的值总是会带有前缀。python2.x版本的不存在这个问题，可以直接使用书中的代码以下是python3.x版本代码：def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):#if the first key tells you wha
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2023-07-31 17:48:32
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决策树是种可视化的模型，可做分类也可做回归。概念内容详看前章，本文讲如何python 实现。回顾一下比如我知道一组人的信息：年龄、是否有工作、是否有房贷…这叫特征值，现在再来一些人，这时我想能否贷款给他。我该怎么做呢，就可以用决策树模型实现。左边是数据，右边是树。当然这棵树没有把全部的特征向量放进去只是示意了一下。 &nb
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2023-06-29 15:13:26
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Python实现一
在这里我们先调用sklearn算法包中的接口，看一下算法的效果。
实验数据（可能你并不陌生~~~）：
1.5 50 thin
1.5 60 fat
1.6 40 thin
1.6 60 fat
1.7 60 thin
1.7 80 fat
1.8 60 thin
1.8 90 fat
1.9 70 thin
1.9 80 fa
1. 决策树决策树就像程序的if-else结构，是用于分割数据的一种分类方法。from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier对于复杂的预测问题，通过建立树模型产生分支节点，被划分成两个二叉树或多个多叉树较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐
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2023-08-10 12:20:53
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