此决策树能得到什么结论？

Question

我根据癌症数据在python中用graphviz画出了决策树的图，从这个图中可以得到什么结论呢？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您提供的决策树信息，我们可以从图中得到一些关于癌症数据的重要结论。下面是对每个节点的分析：

1. 肾癌细胞核组织学分级≤2.5：

   • 这个节点表示，当肾癌细胞的核组织学分级在2.5以下时，癌症很可能没有发生转移（无转移）。

2. 肾细胞癌分期≤2.5：

   • 这个节点说明，当肾细胞癌的分期在2.5以下时，癌症可能没有发生转移。此处的数据还暗示所有此类病例（11个样本）都没有发生转移。

3. 患者的年龄（岁）≤39.0：

   • 这个节点表示，当患者年龄小于或等于39岁时，存在两种情况，一种是没有转移（多数情况），另一种是发生了转移。这表明年轻患者可能更容易出现这两种不同的结果。

4. 关于无转移和有转移的分类：

   • 从图中可以看到，“无转移”和“有转移”的分类是基于多个因素（如细胞核组织学分级、癌症分期和患者年龄）的决策结果。这意味着决策树考虑了多个特征来预测癌症是否可能发生转移。

此外，图中的“gini”值表示每个节点的纯度或不纯度。较低的gini值表示该节点所代表的类别相对纯净（即大多数样本属于同一类别）。例如，肾细胞癌分期≤2.5的节点gini值为0.0，意味着在这个节点下，所有样本都属于同一类别（无转移）。而一些节点的gini值较高，表示该节点下的样本分布更为分散。例如，“患者的年龄（岁）≤39.0”这个节点下既有无转移也有有转移的样本。因此，其对应的决策更不确定。为了更加直观地理解这些结论，您可以将每个节点的文字描述转化为流程图或决策树图，这样更容易理解各个特征如何相互作用并影响最终的分类结果。总体来说，这个决策树为我们提供了一个基于特定特征的癌症转移预测模型。但请注意，实际应用中需要考虑到数据的多样性和复杂性，这里的结论仅供参考。