Escrita do código-fonte da árvore de decisão usando o pacote sklearn em Python

Este exemplo compartilha o código-fonte de árvore de decisão escrita em Python, para referência, os detalhes são os seguintes

Porque precisava de um estágio recente, usei o pacote sklearn do python para escrever novamente a árvore de decisão.

Ferramentas:sklearnConverta os arquivos dot em formato pdf (para visualizar o árvore de decisão formada) com graphviz-2.38Adicione o diretório dos arquivos bin à variável de ambiente após descompactar

O código-fonte está a seguir:

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import csv
from sklearn import tree
from sklearn import preprocessing
from sklearn.externals.six import StringIO
from xml.sax.handler import feature_external_ges
from numpy.distutils.fcompiler import dummy_fortran_file
# Leia o arquivo csv e coloque os recursos em uma lista de dicionários e uma lista de rótulos de classe
allElectronicsData = open(r'E:/Aprendizado Profundo/recursos/AllElectronics.csv', 'rt')
reader = csv.reader(allElectronicsData)
headers = next(reader)
featureList = []
lableList = []
for row in reader:
lableList.append(row[len(row)]-1])
rowDict = {}
# Não inclui len(row)-1
for i in range(1,len(row)-1)
rowDict[headers[i]] = row[i]
featureList.append(rowDict)
print(featureList)
vec = DictVectorizer()
dummX = vec.fit_transform(featureList).toarray()
print(str(dummX))
lb = preprocessing.LabelBinarizer()
dummY = lb.fit_transform(lableList)
print(str(dummY))
#entropy=>ID3
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf = clf.fit(dummX, dummY)
print("clf:")+str(clf)
#Visualizar tree
with open("resultTree.dot",'w')as f:
f = tree.export_graphviz(clf, feature_names=vec.get_feature_names(), out_file = f)
#Como verificar a classificação de novos dados
oneRowX = dummX[0,:]
print("oneRowX: ")+str(oneRowX)
newRowX = oneRowX
newRowX[0] = 1
newRowX[2] = 0
predictedY = clf.predict(newRowX)
print("predictedY: ")+ str(predictedY)

Aqui está o AllElectronics.csv, com a forma como está representado na figura a seguir:

Hoje de manhã, com muito esforço, consegui instalar o JDK, o eclipse e o pydev no linux, mas, mas, mas, quando tentei instalar o numpy, sempre recebi erros. Descobri que não tinha gcc, então fui instalar gcc, foi realmente enlouquecedor. Até agora, o gcc ainda não foi instalado com sucesso, precisarei pensar em outra maneira

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