一般地,一颗决策树包含一个根节点,若干个 内部节点;叶节点对应与决策结果,其他每个节点对应于一个属性测试;每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中;根节点包含样本全集。从根节点到每个叶节点的路径对应了一个判定测试序列。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强,即处理未见示例能力强的决策树,其基本流程遵循简单
2.代码实现: 2.1 相关模块简介 决策树在python中,常使用 scikit-learn 库的 `DecisionTreeClassifier`(分类树)和 `DecisionTreeRegressor`(回归树)。我们这里重点讲`DecisionTreeClassifier`(分类树)。主要参数:1. criterion:树的分割标准。对于分类树,可用 "gini"(基尼不纯度,Gini impurity)或 "entropy"(信息增益...
简单的代码流程 以下是一个使用Python和scikit-learn库实现决策树分类的简单代码流程：from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_scoreimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.tree import...
决策树(Decision Tree)是一种常见的机器学习方法,它基于人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制,即树结构来进行决策。 其中:一棵决策树包含一个根结点、若干内部节点和若干叶结点;根结点包含样本全集;每一个内部结点对应于一个属性测试;叶结点则对应于决策结果;从根节点到叶结点的路径对应了一个判定测试序列。
决策树模型(Decision Tree model)模拟人类决策过程。 根节点:决策树的起点,代表数据集的整体。 内部节点:表示对某个特征进行的判断或测试,也可以说是类别二选一。 分支:从一个节点到另一个节点的路径,根据特征的取值进行分割,表示一个测试输出。 叶节点:代表最终的决策或预测结果。
接下来，我们将通过代码示例来演示如何使用scikit-learn库中的相关函数来实现决策树回归算法，并使用糖尿病数据集进行验证。该数据集包含442个病例的10个特征变量，如年龄、性别、BMI、平均血压以及6种血清测量值等，这些特征对糖尿病的预测具有重要意义。6种血清测量值从生理生化的视角，为糖尿病的预测提供了关于患者...
下面我们通过另一种方式展示决策树,通过graphviz,下载可以通过网上搜索,官网比较慢,建议直接下载网页上的快速下载就行,将bin文件加入环境变量,并且在命令行中输入dot -version查看是否设置成功,成功之后便可以通过下面的程序以上述已经测试好的树来进行可视化。首先写可视化代码: ...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 '''创建我们所要分类的决策树'''defcreateTree(dataSet,label):classList=[example[-1]forexampleindataSet]#classList是指当前数据集的类别标签ifclassList.count(classList[0])==len(classList):#计算classList中某个类别标签的数量,若只有一类,则数量与它...