Einführung
In diesem Lab verwenden wir den Iris-Datensatz und Entscheidungsbäume, um die Arten von Iris-Blumen zu klassifizieren. Zunächst visualisieren wir die Entscheidungsgrenzen von Entscheidungsbäumen, die auf Paaren von Merkmalen des Iris-Datensatzes trainiert wurden. Anschließend zeigen wir die Struktur eines einzelnen Entscheidungsbaums, der auf allen Merkmalen des Iris-Datensatzes trainiert wurde.
Tipps für die VM
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Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
Lade den Iris-Datensatz
Der erste Schritt besteht darin, den Iris-Datensatz mit scikit-learn zu laden.
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
Visualisiere Entscheidungsgrenzen
Wir werden nun die Entscheidungsgrenzen von Entscheidungsbäumen visualisieren, die auf Paaren von Merkmalen des Iris-Datensatzes trainiert wurden.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.inspection import DecisionBoundaryDisplay
## Parameter
n_classes = 3
plot_colors = "ryb"
plot_step = 0.02
for pairidx, pair in enumerate([[0, 1], [0, 2], [0, 3], [1, 2], [1, 3], [2, 3]]):
## Wir nehmen nur die beiden entsprechenden Merkmale
X = iris.data[:, pair]
y = iris.target
## Trainiere
clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)
## Zeichne die Entscheidungsgrenze
ax = plt.subplot(2, 3, pairidx + 1)
plt.tight_layout(h_pad=0.5, w_pad=0.5, pad=2.5)
DecisionBoundaryDisplay.from_estimator(
clf,
X,
cmap=plt.cm.RdYlBu,
response_method="predict",
ax=ax,
xlabel=iris.feature_names[pair[0]],
ylabel=iris.feature_names[pair[1]],
)
## Zeichne die Trainingspunkte
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.RdYlBu,
edgecolor="black",
s=15,
)
plt.suptitle("Entscheidungsfläche von Entscheidungsbäumen, die auf Paaren von Merkmalen trainiert wurden")
plt.legend(loc="lower right", borderpad=0, handletextpad=0)
_ = plt.axis("tight")
Zeige die Struktur des Entscheidungsbaums
Als nächstes werden wir die Struktur eines einzelnen Entscheidungsbaums anzeigen, der auf allen Merkmalen des Iris-Datensatzes trainiert wurde.
from sklearn.tree import plot_tree
plt.figure()
clf = DecisionTreeClassifier().fit(iris.data, iris.target)
plot_tree(clf, filled=True)
plt.title("Entscheidungsbaum, der auf allen Iris-Merkmalen trainiert wurde")
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir Entscheidungsbäume verwendet, um die Arten von Iris-Blumen zu klassifizieren. Zunächst haben wir die Entscheidungsgrenzen von Entscheidungsbäumen visualisiert, die auf Paaren von Merkmalen des Iris-Datensatzes trainiert wurden. Anschließend haben wir die Struktur eines einzelnen Entscheidungsbaums angezeigt, der auf allen Merkmalen des Iris-Datensatzes trainiert wurde.