Page 82 - 高中 信息技术 选择性必修4 人工智能初步

第三章 机器学习与人工智能的核心算法

调用Python数据可视化模块graphviz，导出上面构造的决策树，结果保存在文件iris.pdf

中，构造的决策树如图3-11所示。

import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,

feature_names=iris.feature_names,
class_names=iris.target_names,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)

graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris") 广东教育出版社

图3-11 基于鸢尾花数据集生成的决策树
当我们遇到一株新的鸢尾花时，如果想知道它属于哪个品种，可以根据如图3-11所

示的决策树来帮助判断。从树的根节点来看，应该首先判断它的花瓣长度。如果花瓣长
度小于或等于2.45厘米，那么它应该属于山鸢尾；否则再判断花瓣宽度是否小于等于1.75
厘米，得出这一层的判断结果后，根据分支走向依此类推，直到找到叶子节点的位置，

即没有分支再需要判断时，叶子节点给出的类别也就是我们想要的答案。

项目实施

各小组根据项目选题及拟订的项目方案，结合本节所学知识，剖析决策树算法。

1. 运行配套学习资源包中的程序，体验决策树的应用。
2. 结合案例，探讨决策树在不同领域的应用。
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