本节进入机器学习的核心内容 - 机器学习算法篇，我会用实例演示一些常用的机器学习算法。
下面演示第一个机器学习算法：决策树
决策树与其他算法相比有很多优点，其中最主要的一个优点是机器和人都能看懂，我们使用机器学习的模型就能完成预测任务。
在代码演示之前需要安装一个树型结构的显示工具：graphviz
在Mac系统中使用如下命令进行安装：
$ brew install graphviz
案例背景描述：
小文，女，芳龄28，苗条淑女一枚，人见人爱，花见花开型的。可能是自己的条件比较优越，再加上人际圈比较广，对选择男朋友的标准也比较多，按她的话说眼睛都挑花了，后面都挑麻木了。作为小文的老朋友，她也知道我是搞数据分析决策方面的工作，不帮她确实有点不厚道啊～～ 经过跟小文沟通，她也积极配合，根据她之前约会的一些经验，共同整理了一份数据表：
| 约会对象 | 年龄 | 长相 | 身高 | 收入 | 家庭背景 | 职业 | 进展情况（结果） |
| 张三 | 较大 | 一般 | 较矮 | 较高 | 一般 | 稳定 | 发展一般 |
| 李四 | 同龄 | 一般 | 同高 | 凑合 | 较好 | 潜力 | 发展一般 |
| 王五 | 较小 | 较帅 | 较高 | 较低 | 较好 | 不好 | 没有发展 |
| 赵六 | 较大 | 较丑 | 同高 | 较高 | 一般 | 稳定 | 发展一般 |
| 陈七 | 较大 | 一般 | 较高 | 较高 | 一般 | 稳定 | 发展迅速 |
| 高八 | 同龄 | 一般 | 较矮 | 凑合 | 较差 | 潜力 | 没有发展 |
| 罗九 | 较大 | 较帅 | 较高 | 凑合 | 较差 | 潜力 | 发展迅速 |
以上数据似乎少了些，实际数据至少需要20条。有了以上数据后，我们开始下面的代码：
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import numpy as np featureList = [{'年龄': '较大', '长相': '一般', '身高': '较矮', '收入':'较高', '家庭背景':'一般', '职业':'稳定'}, {'年龄': '同龄', '长相': '一般', '身高': '同高', '收入':'凑合', '家庭背景':'较好', '职业':'潜力'}, {'年龄': '较小', '长相': '较帅', '身高': '较高', '收入':'较低', '家庭背景':'较好', '职业':'不好'}, {'年龄': '较大', '长相': '较丑', '身高': '同高', '收入':'较高', '家庭背景':'一般', '职业':'稳定'}, {'年龄': '较大', '长相': '一般', '身高': '较高', '收入':'较高', '家庭背景':'一般', '职业':'稳定'}, {'年龄': '同龄', '长相': '一般', '身高': '较矮', '收入':'凑合', '家庭背景':'较差', '职业':'潜力'}, {'年龄': '较大', '长相': '较帅', '身高': '较高', '收入':'凑合', '家庭背景':'较差', '职业':'潜力'}] vec = DictVectorizer() dummyX = vec.fit_transform(featureList) .toarray() print('X样本数据:') print(dummyX) labelList = ['发展一般', '发展一般', '没有发展', '发展一般', '发展迅速', '没有发展', '发展迅速'] lb = preprocessing.LabelBinarizer() dummyY = lb.fit_transform(labelList) print('Y样本数据:') print(dummyY) clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') clf = clf.fit(dummyX, dummyY) # Visualize model with open("./love.dot", 'w') as f: f = tree.export_graphviz(clf, feature_names=vec.get_feature_names(), out_file=f) #假如我们要预测：{'年龄': '较大', '长相': '一般', '身高': '同高', '收入':'凑合', '家庭背景':'一般', '职业':'潜力'} newRowX = np.array([[1., 0., 0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 1., 0., 0]]) print(newRowX) print("预测X数据: " + str(newRowX)) predictedY = clf.predict(newRowX) print("预测Y结果: " + str(predictedY)) #预测本次交往结果是【发展一般】
【运行结果如下】
X样本数据: [[ 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 0.] [ 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.] [ 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1.] [ 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 0.] [ 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 1. 0. 0.] [ 0. 0. 1. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0.] [ 0. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1.]] Y样本数据: [[1 0 0] [1 0 0] [0 0 1] [1 0 0] [0 1 0] [0 0 1] [0 1 0]] [[ 1. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.]] 预测X数据: [[ 1. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.]] 预测Y结果: [[ 1. 0. 0.]]
因为样本调用函数后顺序有所改变，经过整理如下：
featureList = [{'家庭背景':'一般','年龄': '较大','收入':'较高','职业':'稳定','身高':'较矮','长相':'一般'},
{'家庭背景':'较好','年龄': '同龄','收入':'凑合','职业':'潜力','身高':'同高','长相':'一般'},
{'家庭背景':'较好','年龄': '较小','收入':'较低','职业':'不好','身高':'较高','长相':'较帅'},
{'家庭背景':'一般','年龄': '较大','收入':'较高','职业':'稳定','身高':'同高','长相':'较丑'},
{'家庭背景':'一般','年龄': '较大','收入':'较高','职业':'稳定','身高':'较高','长相':'一般'},
{'家庭背景':'较差','年龄': '同龄','收入':'凑合','职业':'潜力','身高':'较矮','长相':'一般'},
{'家庭背景':'较差','年龄': '较大','收入':'凑合','职业':'潜力','身高':'较高','长相':'较帅'}]
这里我们用0和1来表示数据：
家庭背景： 100一般， 010较好， 001较差
年龄：100同龄，010较大， 001较小
收入：100凑合， 010较低， 001较高
职业：100不好， 010潜力， 001稳定
身高：100同高， 010较矮， 001较高
长相：100一般， 010较丑， 001较帅
现在提出如下疑问：小文下次想要见面约会的人的基本资料如下，我们来预测一下他们后面的发展到底如何呢？
约会对象：柯南
年龄：较大， 长相：一般， 身高：同高，收入：凑合，家庭背景：一般，职业：潜力
样本用0和1表示，调整列名顺序后，输入值如下： 100 010 100 010 100 100
[[1., 0., 0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 1., 0., 0]]
预测结果如下：
预测Y结果: [[ 1. 0. 0.]]
经过分析，用符号表示结果如下：
100：发展一般， 001: 没有发展， 010: 发展迅速
因为经过算法计算后的结果是100，所以小文本次与柯南相处，我们预测他们【发展一般】，至于后面的事情，让小文自己好好考虑吧，毕竟是终身大事：）
此外，graphviz安装完成后，打开终端，用命令定位到love.dot文件的目录位置后，执行下面的语句生成一张png的树型结构图。
$ dot -Tpng love.dot -o love.png
图片内容显示如下：
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