Bài tập 2. Xây dựng cây quyết định cho bộ dữ liệu sau

Bài tập 3. Xây dụng cây quyết định về 3 loại trái cây, xác định 1 điểm dữ liệu mới là cam, táo hay chanh?

from sklearn import tree

import matplotlib.pyplot as plt

# Dữ liệu đầu vào: [trọng lượng (grams), vỏ: 0=nhẵn, 1=sần sùi]

features = [

[150, 0], # táo

[130, 0], # táo

[180, 1], # cam

[160, 1], # cam

[120, 1], # chanh

[100, 1], # chanh

]

# Nhãn tương ứng

labels = ['táo', 'táo', 'cam', 'cam', 'chanh', 'chanh']

# Khởi tạo mô hình

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

clf = clf.fit(features, labels)

# Vẽ cây quyết định

plt.figure(figsize=(6,6))

tree.plot_tree(clf, feature_names=['Trọng lượng', 'Vỏ (0=nhẵn,1=sần sùi)'], class_names=clf.classes_, filled=True)

plt.show()