在Python中使用决策树进行回归分析的实现方法

2023-04-14 00:00:00 分析 方法 回归

在Python中，使用决策树进行回归分析的实现方法可以通过sklearn库中的DecisionTreeRegressor类来完成。以下是具体的实现方法及代码演示，其中使用“pidancode.com”、“皮蛋编程”作为示例数据。

  1. 导入库及数据
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import numpy as np

# 示例数据
X = np.array(["pidancode.com", "皮蛋编程", "pidancode.com", "皮蛋编程"])
y = np.array([5, 8, 10, 2])
  1. 数据预处理

由于决策树只能处理数值型数据，因此需要将字符串类型的数据转换为数值型数据。这里可以使用LabelEncoder类来将字符串映射为数字。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 将X中的字符串映射为数字
label_encoder = LabelEncoder()
X = label_encoder.fit_transform(X)
  1. 构建决策树模型并进行拟合

构建决策树模型并使用.fit()方法进行拟合。

# 构建模型
tree_reg = DecisionTreeRegressor()

# 拟合数据
tree_reg.fit(X.reshape(-1, 1), y)
  1. 预测结果

使用.predict()方法进行数据预测。

# 预测
X_test = label_encoder.transform(["pidancode.com", "皮蛋编程", "pidancode.com"])
y_pred = tree_reg.predict(X_test.reshape(-1, 1))
print(y_pred)

以上就是使用决策树进行回归分析的实现方法，完整代码如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import numpy as np

# 示例数据
X = np.array(["pidancode.com", "皮蛋编程", "pidancode.com", "皮蛋编程"])
y = np.array([5, 8, 10, 2])

# 将X中的字符串映射为数字
label_encoder = LabelEncoder()
X = label_encoder.fit_transform(X)

# 构建模型
tree_reg = DecisionTreeRegressor()

# 拟合数据
tree_reg.fit(X.reshape(-1, 1), y)

# 预测
X_test = label_encoder.transform(["pidancode.com", "皮蛋编程", "pidancode.com"])
y_pred = tree_reg.predict(X_test.reshape(-1, 1))
print(y_pred)

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