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决策树例题经典案例

1.引言

决策树是一种常见且有用的机器学习算法，在许多实际问

题中都得到了广泛应用。它是一种基于树结构的分类模型，通

过对数据的特征进行判断，构建出一个树状的决策过程。本文

将通过一个经典的案例，来介绍决策树的基本原理和应用。

2.案例背景

假设我们是一家电子商务平台的运营团队，我们最近推出

了一种新产品，并希望根据用户的特征来预测他们是否会购买

这个产品。为了解决这个问题，我们决定使用决策树算法来构

建一个分类模型。

3.数据集介绍

我们已经收集了一些用户的相关数据，包括年龄、性别、

收入和是否购买产品。数据集如下：

用户ID年龄性别收入是否购买产品

1

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125男5000元以上是

230女3000-5000元是

335男3000-5000元否

440男3000-5000元否

535男3000-5000元是

645女5000元以上是

750男2000-3000元否

860男3000-5000元是

2

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4.构建决策树模型

在构建决策树模型之前，我们需要对数据进行预处理。首

先，将年龄、性别和收入这些特征进行编码转换，方便计算机

处理。然后，将数据集分为训练集和测试集，训练集用于构建

模型，测试集用于评估模型的性能。

接下来，我们使用Python中的scikit-learn库来构建决策

树模型。首先，导入相关的库和模块：

fromsklearnimporttree

importpandasaspd

然后，读取数据并进行特征编码：

data=pd.read_csv(data.csv)

#特征编码

data[年龄]=data[年龄].map({25:0,30:1,

35:2,40:3,45:4,50:5,60:6})

data[性别]=data[性别].map({男:0,女:1})

data[收入]=data[收入].map({5000元以上:0,

3000-5000元:1,2000-3000元:2})

#提取特征和标签

3

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X=data[[年龄,性别,收入]]

y=data[是否购买产品]

接着，创建决策树模型并训练：

#创建决策树模型

model=tree.DecisionTreeClassifier()

#训练模型

model.fit(X,y)

最后，使用测试集评估模型的性能：

```python#读取测试集数据test_data=

pd.read_csv(’test_data.csv’)

特征编码

test_data[‘年龄’]=test_data[‘年龄’].map({’2