sklearn-decision-tree.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import tree

# 教師データをロード
df = pd.read_csv('xor_simple.csv');
data_array = df[['x', 'y']].values
class_array = df['class'].values

# 学習（決定木）
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(data_array, class_array)

#学習後に、２つのデータを与えてそれらを分類。
#与えられた教師データの特徴から考えると
# x=2.0, y=1.0 であれば、クラス「0」に分類されるはず。
# x=1.0, y= -0.5であれば、クラス「1」に分類されるはず。
result = clf.predict([[2., 1.], [1., -0.5]])
print result