Python决策树实现鸢尾花分类

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项目描述

这个项目是基于 Python 编写的，使用决策树算法对鸢尾花数据集进行分类。决策树是一种常用的监督学习算法，适用于分类和回归问题。在这个项目中，我们主要关注鸢尾花分类任务。

项目介绍

数据集

项目使用经典的鸢尾花数据集（Iris dataset）。这个数据集包含了三个不同种类的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）的样本数据，每个样本有四个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度）。

决策树算法

决策树是一种树形结构，其中每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征取值，每个叶子节点代表一个类别。通过对数据集进行递归划分，决策树学习从输入特征到输出标签的映射。

数据预处理

在项目中，首先对鸢尾花数据集进行加载和预处理，包括数据的划分成训练集和测试集。

模型训练

使用训练集训练决策树模型，让模型从数据中学习特征和类别之间的关系。

模型评估

使用测试集对训练好的决策树模型进行评估，衡量模型的分类性能。通常使用准确率、精确度、召回率等指标进行评估。

结果展示

最后，项目展示了决策树模型对新样本进行分类的能力，通过可视化方式展示决策树的结构。

这个项目旨在演示如何使用决策树算法进行分类任务，并提供了一个完整的流程，从数据预处理到模型训练和评估。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo-url.git
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行项目：

   python main.py
   

文件结构

• main.py：主程序文件，包含数据加载、模型训练、评估和结果展示。
• data/：存放鸢尾花数据集的文件夹。
• models/：存放训练好的决策树模型。
• utils/：包含数据预处理和模型评估的辅助函数。

依赖库

• numpy
• pandas
• scikit-learn
• matplotlib

贡献

欢迎贡献代码或提出改进建议。请提交 Pull Request 或 Issue。

许可证

本项目采用 MIT 许可证。详细信息请参阅 LICENSE 文件。

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