六、（1）决策树和随机森林分析泰坦尼克号乘客数据。

数据集下载地址https://pan.baidu.com/s/1g76H1913c5vYK1z02Ba_5w，密码 ：yj1y ，保存为csv格式即可。

本文参考网上相关算法文章，对经典数据进行预测分析。以掌握该算法相关知识点。 csv格式如图示，选取pclass、age、room、sex四个特征值。

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 22 13:42:53 2019 @author: sun """ import pandas as pd from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz def decision(): """ 决策树对泰坦尼克号进行预测生死 :return: None """ # 获取数据 titan = pd.read_csv(r"C:\Users\sun\Desktop\论文\算法代码\决策树和随机森林\尼克号.csv",engine='python') # 处理数据，找出特征值和目标值 x = titan[['pclass', 'age', 'sex','floor']] y = titan['survived'] #print(x) # 缺失值处理 x['age'].fillna(x['age'].mean(), inplace=True) x['floor'].fillna(value = 0, inplace=True) print(x) # 分割数据集到训练集合测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25) # 进行处理（特征工程）特征-》类别-》one_hot编码 dict = DictVectorizer(sparse=False) x_train = dict.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records")) print(dict.get_feature_names()) x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient="records")) print(x_train) # 用决策树进行预测，设置深度为8 dec = DecisionTreeClassifier(max_depth=8) # dec.fit(x_train, y_train) # # # 预测准确率 print("决策树预测的准确率：", dec.score(x_test, y_test)) # # 导出决策树的结构 export_graphviz(dec, out_file="./尼克号tree.dot", feature_names=['年龄', 'floor','pclass=1st', 'pclass=2nd', 'pclass=3rd', '女性', '男性']) # 随机森林进行预测 （超参数调优） rf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1) rf.fit(x_train, y_train) print("随机森林预测的准确率：", rf.score(x_test, y_test)) print("数据越多，随机森林准确率越大") param = {"n_estimators": [100, 200, 300, 500, 800, 1200], "max_depth": [5, 8, 15, 25, 30]} # 网格搜索与交叉验证，cv=2，默认为none gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=2) gc.fit(x_train, y_train) print("准确率：", gc.score(x_test, y_test)) print("查看选择的参数模型：", gc.best_params_) return None if __name__ == "__main__": decision()

输出结果如图示：

./尼克号tree.dot 决策树可视化需安装graphviz：

1、下载graphviz。下载第一个，一路next即可。

2、下载打开后，找到 ./尼克号tree.dot路径运行即可

搞定收工。

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