“分而治之，逐一击破”的决策树分类应用实例

 “分而治之，逐一击破”

目录

前言

一、数据集

二、sklearn中的决策树

1.引入库

2.分类结果可视化

3.决策树可视化

总结

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前言

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的决策树分类应用实践案例。

一、数据集

在案例开始前，自然要先有数据集（你可以理解成做实验需要用的小白鼠），在本例中，我采用的是常见的鸢尾花数据集。考虑二维图形更直观，因此，选取了鸢尾花的两个特征来作图。

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
x = iris.data[:,2:4]
y = iris.target
plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y)
plt.show()

petal length：花瓣长度  petal width：花瓣宽度   选取的两个特征