pandas_sklearn_DecisionTreeclassifier

주피터 노트북을 활용한 Decision_Tree_Classifier 이다. 참고하길 바랍니다.

In [1]:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

In [2]:

import pandas as pd
iris = load_iris()
# iris.data 는 Iris 데이터 세트에서 피쳐 만으로 된 numpy를 가지고 있습니다.
iris_data = iris.data
print(iris_data[:3])
print(iris_data.shape)

 

[[5.1 3.5 1.4 0.2]
 [4.9 3.  1.4 0.2]
 [4.7 3.2 1.3 0.2]]
(150, 4)

In [3]:

# iris_target 은 붓꽃 데이터 세트에서 레이블 데이터를 numpy로 가지고 있다.
iris_label = iris.target
iris_df = pd.DataFrame(data = iris.data, columns = iris.feature_names)

In [4]:

iris_df.head()

Out[4]:

	sepal length (cm)	sepal width (cm)	petal length (cm)	petal width (cm)
0	5.1	3.5	1.4	0.2
1	4.9	3.0	1.4	0.2
2	4.7	3.2	1.3	0.2
3	4.6	3.1	1.5	0.2
4	5.0	3.6	1.4	0.2

In [5]:

X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(iris_data, iris_label, test_size = 0.2 , random_state =11)
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)
print(Y_train.shape)
print(Y_test.shape)

 

(120, 4)
(30, 4)
(120,)
(30,)

In [6]:

dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state = 11)
dt_clf.fit(X_train, Y_train)

Out[6]:

DecisionTreeClassifier(random_state=11)

In [7]:

from sklearn.metrics import accuracy_score
print('accuracy _ score : {0:.2f}'.format(accuracy_score(Y_test, dt_clf.predict(X_test))))

 

accuracy _ score : 0.93

In [ ]: