使用Iris數據集練習決策樹並可視化樹

使用決策樹對內置數據集iris數據集進行訓練，並可視化決策樹分支可視化
適合新手

#對連續值特徵的數據進行分類
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_iris
#加載數據集
iris=load_iris()
#dir(iris)  #查看數據集的列標籤
iris_feature_name=iris.feature_names
iris_feature=iris.data
iris_target_name=iris.target_names
iris_target=iris.target
#構建模型
clf=tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
clf=clf.fit(iris_feature,iris_target)
print(clf)
#可視化
import pydotplus
from IPython.display import Image,display
dot_data=tree.export_graphviz(clf,
               out_file=None,
               feature_names=iris_feature_name,
               class_names=iris_target_name,
               filled=True,
               rounded=True
              )
graph=pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
display(Image(graph.create_png()))

```python
在這裏插入代碼片