拓展：

sklearn简介：

sklearn（Scikit-learn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它是由Pedregosa等人在2011年创建的。这个库是基于NumPy和SciPy库构建的，提供了一系列简单易用的接口，用于数据预处理、模型选择、特征提取、模型训练和评估等机器学习任务。它包含了各种监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等）、无监督学习（聚类、降维）、半监督学习、集成学习以及模型选择和交叉验证工具。

sklearn的特点包括：

1. 模块化设计：将机器学习算法分为多个独立的模块，使得代码结构清晰，易于理解和使用。
2. 易用性：提供了直观的API，对新手友好，同时也支持高级用法。
3. 丰富的算法：涵盖了众多常用的机器学习算法。
4. 可扩展性：允许用户自定义特征工程和模型参数。
5. 集成：与其他Python库（如NumPy, Pandas, Matplotlib等）无缝集成。

使用sklearn进行机器学习的基本流程通常包括数据加载、预处理（如标准化、编码等）、划分训练集和测试集、选择合适的模型、训练模型、评估性能和调整超参数等步骤。

 sklearn.datasets简介：

sklearn.datasets是scikit-learn库中的一个重要模块，它包含了各种预定义的数据集，用于机器学习和数据科学的入门和实验。这些数据集覆盖了多个领域，如分类、回归、聚类和无监督学习任务，包括经典的鸢尾花（Iris）、波士顿房价、糖尿病数据集等，以及一些更复杂的文本、图像和时间序列数据。

在sklearn.datasets中，你可以找到以下类型的函数和数据集：

1. 加载功能：如load_iris()、load_boston()等，用于加载预定义的数值型数据集。
2. 加载分类数据：如load_digits()，用于手写数字分类任务。
3. 加载回归数据：如load_diabetes()，包含糖尿病患者的相关特征和血糖水平。
4. 加载文本数据：如fetch_20newsgroups()，用于文本分类的新闻组数据。
5. 加载图像数据：如load_digits()中的图像数据，或fetch_openml()可以获取OpenML平台上的图片数据。
6. 加载模拟数据：如make_classification()、make_regression()等，用于生成定制的数据集以进行特定模型的训练。

通过这些数据集，开发人员可以直接使用进行模型训练、评估和调试，无需从头开始创建数据。同时，它们也常常被用作示例，帮助理解不同算法在实际问题上的应用。

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对sklearn.datasets中的鸢尾花（Iris）数据集，按训练集：测试集=7：3构建决策树模型并对模型进行评估。

#导入模块
import pandas as pd
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
#from sklearn.tree import export_graphviz
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']    #指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      #用来正常显示负号


#加载数据
iris = load_iris()
irisdf = pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names)
irisdf.head(5)
#划分数据集
from sklearn import model_selection
x_train,x_test,y_train,y_test = model_selection.train_test_split(iris.data,
                                                                 iris.target,
                                                                 test_size=0.3,
                                                                 random_state=1)

#训练模型
dct = DecisionTreeClassifier()
fm = dct.fit(x_train,y_train)
pred = dct.predict(x_test)

#输出精确度、召回率和F1分数等信息
print(classification_report(y_test,pred,target_names=iris.target_names))

#可视化决策树
from sklearn import tree
tree.plot_tree(fm,filled=True,
               feature_names=iris.feature_names,
               class_names=iris.target_names)
'''
filled=True：填充颜色；
feature_names：特征变量名称
class_names：类别名称
'''

#报告模型结果 函数
def reprt_model(model,feature_name,class_name):
    '''
    model：模型；feature_name:特征变量名称；class_name：类别名称
    '''

    model_preds = model.predict(x_test)
    print(classification_report(y_test,model_preds,
                                target_names=iris.target_names))
    print('\n')
    plt.figure(figsize=(12,8),dpi=150)
    tree.plot_tree(model,filled=True,
                   feature_names=feature_name,
                   class_names=class_name)

#输出 报告模型结果
reprt_model(dct,iris.feature_names,iris.target_names)

#列联表
cross_table = pd.crosstab(y_test, pred)
print(cross_table)

输出结果：

  列联表：从列联表可以看出，在测试集的45个样本中错误分类的只有2个。1个将1类误分类到2类中，一个将2类误分类到1类中。

模型评估：

 

指标说明：

1、precision：精确度；recall：召回率；f1-score：f1分数；support：支持度。

2、accuracy：准确度；macro avg：宏平均；weighted avg：加权平均。

3、setosa、versicolor、Virginica为鸢尾花卉的三种属性，在数据集中分别用0、1、2代替。