#!/usr/bin/env?python
#?coding:?utf-8


from?sklearn?import?tree
from?sklearn.datasets?import?load_wine
import?pandas?as?pda




#數據讀取及預處理
fname=“E:\model.csv“
dataf=pda.read_csv（fnameencoding=“gbk“）
#數據預處理，缺失的空值填上平均值
dataf.iloc[:2:201]=dataf.iloc[:2:201].fillna（dataf.iloc[:2:201].median（））
dataf.dropna（axis=0inplace=True）

x=dataf.iloc[:2:201].as_matrix（）
y=dataf.iloc[:0].as_matrix（）

xf=pda.Dataframe（x）
yf=pda.Dataframe（y）



from?sklearn.model_selection?import?train_test_split
XtrainXtestYtrainYtest?=?train_test_split（xfyftest_size=0.1）



#剪枝，調值
‘‘‘
import?matplotlib.pyplot?as?plt
test=[]
Max=0
I=J=K=0
for?i?in?range（130）:
????for?j?in?range（230）:
????????for?k?in?range（230）:
????????????clf=tree.DecisionTreeClassifier（
????????????????????????????????????min_samples_leaf=i
????????????????????????????????????min_samples_split=j
????????????????????????????????????max_leaf_nodes=k
????????????????????????????????????criterion=“entropy“
????????????????????????????????????random_state=30
????????????????????????????????????splitter=“random“
????????????????????????????????????）
????????????clf=clf.fit（XtrainYtrain）
????????????score=clf.score（XtestYtest）
????????????if?score>Max:
????????????????Max=score
????????????????I=i
????????????????J=j
????????????????K=k
????#test.append（score）
#plt.plot（range（130）testcolor=“red“label=“max_depth“）
#plt.legend（）
#plt.show（）

‘‘‘



#剪枝后的樹，輸出模型精確度
clf=tree.DecisionTreeClassifier（criterion=“entropy“
????????????????????????????????min_samples_leaf=1
????????????????????????????????min_samples_split=2
????????????????????????????????max_leaf_nodes=27
????????????????????????????????random_state=30
????????????????????????????????#max_depth=6
????????????????????????????????splitter=“random“
???????????????????????????????）
clf=clf.fit（XtrainYtrain）
score=clf.score（XtestYtest）
#score=clf.score（XtrainYtrain）
score



#決策樹可視化
import?graphviz
import?pydotplus
feature_name=[‘x_001‘‘x_002‘‘x_003‘‘x_004‘‘x_005‘‘x_006‘‘x_007‘‘x_008‘‘x_009‘‘x_010‘
‘x_011‘‘x_012‘‘x_013‘‘x_014‘‘x_015‘‘x_016‘‘x_017‘‘x_018‘‘x_019‘‘x_020‘
‘x_021‘‘x_022‘‘x_023‘‘x_024‘‘x_025‘‘x_026‘‘x_027‘‘x_028‘‘x_029‘‘x_030‘
‘x_031‘‘x_032‘‘x_033‘‘x_034‘‘x_035‘‘x_036‘‘x_037‘‘x_038‘‘x_039‘‘x_040‘
‘x_041‘‘x_042‘‘x_043‘‘x_044‘‘x_045‘‘x_046‘‘x_047‘‘x_048‘‘x_049‘‘x_050‘
‘x_051‘‘x_052‘‘x_053‘‘x_054‘‘x_055‘‘x_056‘‘x_057‘‘x_058‘‘x_059‘‘x_060‘
‘x_061‘‘x_062‘‘x_063‘‘x_064‘‘x_065‘‘x_066‘‘x_067‘‘x_068‘‘x_069‘‘x_070‘
‘x_071‘‘x_072‘‘x_073‘‘x_074‘‘x_075‘‘x_076‘‘x_077‘‘x_078‘‘x_079‘‘x_080‘
‘x_081‘‘x_082‘‘x_083‘‘x_084‘‘x_085‘‘x_086‘‘x_087‘‘x_088‘‘x_089‘‘x_090‘
‘x_091‘‘x_092‘‘x_093‘‘x_094‘‘x_095‘‘x_096‘‘x_097‘‘x_098‘‘x_099‘‘x_100‘
‘x_101‘‘x_102‘‘x_103‘‘x_104‘‘x_105‘‘x_106‘‘x_107‘‘x_108‘‘x_109‘‘x_110‘
‘x_111‘‘x_112‘‘x_113‘‘x_114‘‘x_115‘‘x_116‘‘x_117‘‘x_118‘‘x_119‘‘x_120‘
‘x_121‘‘x_122‘‘x_123‘‘x_124‘‘x_125‘‘x_126‘

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????4803??2019-08-02?22:25??tree.py

?????文件??????17762??2019-08-02?22:25??字段解釋.xlsx

?????文件????4797218??2019-08-02?22:25??model.csv

?????文件?????479913??2019-08-02?22:25??test.csv

-----------?---------??----------?-----??----

??????????????5299696????????????????????4