Python机器学习基础教程

监督学习

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print("Accuracy on training set: {:.3f}".format(tree.score(X_train, y_train)))

print("Accuracy on test set: {:.3f}".format(tree.score(X_test, y_test)))

Out[59]:

Accuracy on training set: 0.988

Accuracy on test set: 0.951

3.

分析决策树

我们可以利用 tree 模块的 export_graphviz 函数来将树可视化。这个函数会生成一

个

.dot

格式的文件，这是一种用于保存图形的文本文件格式。我们设置为结点添加颜色

的选项，颜色表示每个结点中的多数类别，同时传入类别名称和特征名称，这样可以对

树正确标记：

In[60]:

from sklearn.tree import export_graphviz

export_graphviz(tree, out_file="tree.dot", class_names=["malignant","benign"],

feature_names=cancer.feature_names, impurity=False, filled=True)

我们可以利用 graphviz 模块读取这个文件并将其可视化（你也可以使用任何能够读取

.dot

文件的程序），见图

2-27

：

In[61]:

import graphviz

with ...