Ex 3: Plot the decision surface of a decision tree on the iris dataset
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此範例利用決策樹分類器將資料集進行分類，找出各類別的分類邊界。以鳶尾花資料集當作範例，每次取兩個特徵做訓練，個別繪製不同品種的鳶尾花特徵的分布範圍。對於每對的鳶尾花特徵，決策樹學習推斷出簡單的分類規則，構成決策邊界。
資料集：iris 鳶尾花資料集
特徵：鳶尾花特徵
預測目標：是哪一種鳶尾花
機器學習方法：decision tree 決策樹
from sklearn.datasets import load_iris將鳶尾花資料庫存入，iris為一個dict型別資料。每筆資料中有4個特徵，一次取2個特徵，共有6種排列方式。
X (特徵資料) 以及 y (目標資料)。
DecisionTreeClassifier建立決策樹分類器。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifieriris = load_iris()for pairidx, pair in enumerate([[0, 1], [0, 2], [0, 3],[1, 2], [1, 3], [2, 3]]):X = iris.data[:, pair]y = iris.target
DecisionTreeClassifier():決策樹分類器。fit(特徵資料, 目標資料)：利用特徵資料及目標資料對分類器進行訓練。
clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)
np.meshgrid：利用特徵之最大最小值，建立預測用網格 xx, yyclf.predict：預估分類結果。plt.contourf：繪製決策邊界。plt.scatter(X,y)：將X、y以點的方式繪製於平面上，c為數據點的顏色，label為圖例。
plt.subplot(2, 3, pairidx + 1)x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, plot_step),np.arange(y_min, y_max, plot_step))Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) #np.c_ 串接兩個list,np.ravel將矩陣變為一維Z = Z.reshape(xx.shape)cs = plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)plt.xlabel(iris.feature_names[pair[0]])plt.ylabel(iris.feature_names[pair[1]])plt.axis("tight")for i, color in zip(range(n_classes), plot_colors):idx = np.where(y == i)plt.scatter(X[idx, 0], X[idx, 1], c=color, label=iris.target_names[i],cmap=plt.cm.Paired)plt.axis("tight")
print(__doc__)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier# Parametersn_classes = 3plot_colors = "bry"plot_step = 0.02# Load datairis = load_iris()for pairidx, pair in enumerate([[0, 1], [0, 2], [0, 3],[1, 2], [1, 3], [2, 3]]):# We only take the two corresponding featuresX = iris.data[:, pair]y = iris.target# Trainclf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)# Plot the decision boundaryplt.subplot(2, 3, pairidx + 1)x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, plot_step),np.arange(y_min, y_max, plot_step))Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) #np.c_ 串接兩個list,np.ravel將矩陣變為一維Z = Z.reshape(xx.shape)cs = plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)plt.xlabel(iris.feature_names[pair[0]])plt.ylabel(iris.feature_names[pair[1]])plt.axis("tight")# Plot the training pointsfor i, color in zip(range(n_classes), plot_colors):idx = np.where(y == i)plt.scatter(X[idx, 0], X[idx, 1], c=color, label=iris.target_names[i],cmap=plt.cm.Paired)plt.axis("tight")plt.suptitle("Decision surface of a decision tree using paired features")plt.legend()plt.show()