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Python3 ID3决策树判断申请贷款是否成功的实现代码

  • Post category:Python

当我们需要进行分类或预测任务时，决策树是一种非常流行的机器学习算法。在本攻略中，我们将讲述如何使用Python3中的ID3算法，实现一个判断申请贷款是否成功的决策树模型。

什么是ID3算法？

ID3是一种基于信息增益的决策树算法。它的核心思想是在每次划分时，尽可能的提高信息熵。在这个过程中，它会遍历所有属性，并选择最佳的属性进行划分。

申请贷款是否成功的案例

我们以一个简单的申请贷款是否成功的案例来说明决策树的实现。该数据集包含5个特征，分别是：年龄、工作、居住地、信用情况和申请贷款结果。我们的任务是预测一个新客户是否会被批准贷款。

准备工作

在开始实现之前，我们需要导入一些Python3的库：pandas用于数据处理，graphviz用于绘制决策树。

!pip install pandas
!pip install graphviz

加载数据

首先我们需要将数据加载到Python代码中，并进行一些必要的预处理。在我们的示例中，数据保存在一个名为loan_dataset.csv的文件中，包含5个特征和一个标签列。

import pandas as pd

# Load dataset
df = pd.read_csv('loan_dataset.csv')

# Convert categorical data to numerical values
df['Work'] = pd.Categorical(df['Work'], categories=['Student', 'Unemployed', 'Home Maker', 'Freelancer', 'Employed'], ordered=True).codes
df['Residence'] = pd.Categorical(df['Residence'], categories=['Own', 'Rent', 'Other'], ordered=True).codes
df['Credit'] = pd.Categorical(df['Credit'], categories=['High', 'Medium', 'Low'], ordered=True).codes

# Show first 5 rows of the dataset
df.head()

划分数据

接下来，我们需要将数据分为训练集和测试集。在这里，我们将80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Split data into training and testing sets
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('Result', axis=1),
                                                    df['Result'],
                                                    test_size=0.2,
                                                    random_state=42)

使用ID3构建决策树模型

使用sklearn库就可以非常方便地构建决策树分类器。在这里，我们将使用DecisionTreeClassifier类组合ID3算法。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
from graphviz import Source

# Create and fit the model
classifier = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', random_state=42)
model = classifier.fit(x_train, y_train)

# Plot the decision tree
graph = Source(tree.export_graphviz(model, feature_names=df.columns[:-1],
                                    class_names=['0','1'],
                                    filled=True))
graph.format = 'png'
graph.render('dtree_render',view=True)

做出预测

现在，我们可以使用模型对测试数据进行预测，并计算精度和混淆矩阵。

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# Make predictions
y_pred = model.predict(x_test)

# Calculate accuracy and confusion matrix
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print('Accuracy:', acc)
print('Confusion Matrix:', cm)

攻略总结

以上就是完整的Python3 ID3决策树判断申请贷款是否成功的实现代码。通过这个攻略，你可以了解如何使用Python3库和算法实现决策树模型，以及如何将其用于分类和预测任务。通过这个过程中的两个示例，你可以更好地了解ID3算法的运作方式和实现过程。

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