数学建模--决策树的预测模型的Python实现-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数学建模--决策树的预测模型的Python实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.算法流程简介

2.算法核心代码

3.算法效果展示文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-709709.html

1.算法流程简介

"""
决策树的应用:对泰坦尼克号数据集成员进行预测生死
算法流程还是比较简单的,简单学习一下决策树跟着注释写即可
文章参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/133838427
算法种遇上sklearn的函数还是比较多的,请将sklearn函数更新到最新
更新代码如下所示:
pip install --upgrade sklearn
"""

2.算法核心代码

#首先导入需要的包
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from sklearn.feature_extraction import  DictVectorizer
import pandas as pd

titan= pd.read_csv(r'C:\Users\Zeng Zhong Yan\Desktop\train.csv')
# 处理数据，找出特征值和目标值
x = titan[['Pclass', 'Age', 'Sex']]
y = titan['Survived']
print(x)
# 缺失值处理
x['Age'].fillna(x['Age'].mean(), inplace=True)
# 分割数据集到训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)
# 进行处理(特征工程)
dict = DictVectorizer(sparse=False)
x_train = dict.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records"))
dict = DictVectorizer(sparse=False)
x_test = dict.fit_transform(x_test.to_dict(orient='records'))
print(dict.get_feature_names_out())
#X_test = vec.fit_transform(X_features)
print(x_train)
# 用决策树进行预测
dec = DecisionTreeClassifier()
dec.fit(x_train, y_train)
# 预测准确率
print("预测的准确率为：", dec.score(x_test, y_test))
# 导出决策树的结构
export_graphviz(dec, out_file=r"C:\Users\Zeng Zhong Yan\Desktop\py.vs\.vscode\数学建模\decision_tree.dot", feature_names=['Age', 'Pclass', 'Sex=female', 'Sex=male'])

算法最终取得的预测正确率:0.78-0.84左右
整体上来看波动还是比较大的
可能是我的数据集不够多,只有800来个,如果用真正的titanic数据集的话,大概会稳定在0.79-0.82之间

3.算法BUG解决


由于现在各种函数库更新比较快,所以有的时候一个看似正常的函数会一直报错.
这个可能与你的库的版本有关,过高或者过低了,没能正确匹配上,我的建议是统一升级到最新版本

1.bug1:AttributeError: 'DictVectorizer' object has no attribute 'feature_names_out'
这个就是典型的版本不符合的问题.
我们需要做以下更改:
#老版本代码
dict = DictVectorizer(sparse=False)
x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient='records'))
print(dict.feature_names_out())
#新版本代码
dict = DictVectorizer(sparse=False)
x_test = dict.fit_transform(x_test.to_dict(orient='records'))
print(dict.get_feature_names_out())
#改完就不会报AttributeError: 'DictVectorizer' object has no attribute 'feature_names_out'

2.bug2:ValueError: Length of feature_names, 4 does not match number of features, 6
#老版本代码:
export_graphviz(dec, out_file=r"C:\Users\Zeng Zhong Yan\Desktop\py.vs\.vscode\数学建模\decision_tree.dot", feature_names=['age', 'pclass=1st', 'pclass=2nd', 'pclass=3rd', 'sex=female', 'sex=male'])
#新版本代码:
export_graphviz(dec, out_file=r"C:\Users\Zeng Zhong Yan\Desktop\py.vs\.vscode\数学建模\decision_tree.dot", feature_names=['Age', 'Pclass', 'Sex=female', 'Sex=male'])
#解释:因为你原先报错提示你只有4个长度,却要容下6个特征类,这显然是不对的,但是我们发现Pclass=1st/2nd/3rd本质上就属于'Pclass',所以就简化成4个特征维度了

到了这里，关于数学建模--决策树的预测模型的Python实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！