Python在Scikit-Learn可视化随机森林中的决策树分析房价数据

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree
from sklearn.tree import plot_tree
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
housing_data = pd.read_csv('housing.csv')

# 预处理数据
housing_data = housing_data.dropna()
housing_data = housing_data.astype(float)

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housing_data.drop('median_house_value', axis=1), housing_data['median_house_value'], test_size=0.2, random_state=0)

# 构建随机森林模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('模型准确率:', accuracy)

# 导出决策树可视化
tree.export_graphviz(model.estimators_[0], out_file='tree.dot')
plot_tree(model.estimators_[0], filled=True)
plt.show()

引言

随机森林是一种强大的机器学习算法，可用于分类和回归任务。它由多棵决策树组成，每棵决策树都对输入数据做出预测，然后将这些预测组合成最终的预测。随机森林非常擅长处理高维数据，并且可以捕获数据中的非线性关系。

数据加载和预处理

我们首先加载房价数据集，然后对数据进行预处理。我们将删除缺失值，并将数据转换为浮点数。

分割训练集和测试集

接下来，我们将数据分割为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

构建随机森林模型

我们使用Scikit-Learn库构建随机森林模型。我们将设置决策树的数量为100棵。

预测测试集

我们使用训练好的模型预测测试集的数据。

评估模型准确率

我们使用准确率来评估模型的性能。准确率是正确预测的数量除以预测的总数。

导出决策树可视化

我们使用Scikit-Learn库导出决策树的可视化。这将允许我们可视化决策树的结构和决策过程。

结论

在本文中，我们演示了如何使用Python在Scikit-Learn中可视化随机森林中的决策树，以分析房价数据。我们加载了数据、预处理了数据、分割了训练集和测试集、构建了随机森林模型、预测了测试集的数据、评估了模型的准确率，并导出了决策树的可视化。