并且对鸢尾花数据集进行了分类。决策树不仅易于理解和实现，而且能够产生很好的可视化效果，非常适合初学者...
fromsklearnimporttree#导入树fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier#导入决策树分类器fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入鸢尾花数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#分训练集测试集的类frommatplotlibimportpyplotasplt#画图用的fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV#网格搜索importpa...
最后在终端命令行中输入:dot -version,检测一下有没有设置成功。 决策树可视化 需要先安装一些python库,如graphviz等。可以用pip或者conda命令安装,如:pip install graphviz,也可以在anaconda navigator中直接搜索安装。 决策树的具体用法参考官网,这里只贴一部分代码: clf_tree = tree.DecisionTreeClassifier() clf_tr...
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对于鸢尾花数据集,可以如下构建决策树: fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimporttree X, y = load_iris(return_X_y=True) clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y) 2.1 简单绘制决策树 拟合完后,可以用plot_tree()方法绘制出决策树来,如下图所示 ...
Python的Sklearn库提供了决策树实现。以下是一步步创建决策树模型的简要步骤:导入所需库,加载数据集(如鸢尾花数据集),划分数据集为训练集和测试集,创建`DecisionTreeClassifier`,训练模型,预测测试集结果,最后通过`accuracy_score`评估模型性能。示例代码展示了这一过程。
Scikit-Learn简称sklearn,是一个开源的Python机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上。自2007年发布以来,已经成为Python重要的机器学习库。其包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法,还包括了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 Scikit-Learn的设计目标之一是提供简单一致的API,使得机器学习任务变得更加容...
,可以通过使用scikit-learn库来实现。scikit-learn是一个流行的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具。 决策树是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。它通过构建一棵树形结构来进行决策,每个内部节点表示一个特征或属性,每个叶子节点表示一个类别或值。决策树的构建过程是通过对训练数据进行递归划分...
建立决策树,网格搜索微调模型 #In[1] 网格搜索微调模型pipeline =Pipeline([ ('clf',DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')) ]) parameters={'clf__max_depth':(3,5,10,15,20,25,30,35,40),'clf__min_samples_split':(2,3),'clf__min_samples_leaf':(1,2,3) ...
本文中讲解的是使用sklearn实现决策树及其建模过程,包含 数据的清洗和数据分离train_test_split 采用不同的指标,基尼系数或者信息熵进行建模,使用的是X_train和y_train 实例化 fit拟合 预测功能:采用上面的两种实例化进行预测y_pred = clf_gini.predict(X_test) ...