如此类推即可。 备注:sklearn并没有直接存决策树的类别(概率)预测值,我们需要借助 样本分布value:样本最多的一类即预测类,样本占比即预测概率。
import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error from utils import feature_split, calculate_gini ### 定义树结点class TreeNode(): def __init__(self, feature_i=None, threshold=None, leaf_value=None, left_...
import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine#红酒数据集 from sklearn import tree#决策树 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练集训练集分类器 import graphviz #画文字版决策树的模块 ***pydotplus 和IPython这两个是生成图片决策树的模块,本次代码实现中没有用到 impor...
importnumpyasnpfromcollectionsimportCounterfrommathimportlog2fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report# 计算熵的函数,用于衡量数据集的纯度defentropy(labels):counts = Counter(labels)# 统计每个类别的数量total =len(labels)# ...
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 tree.plot_tree(clf) ...
from sklearnimportpreprocessing from sklearn.externals.siximportStringIO # Readinthe csv file and put features into listofdict and listofclasslabelallElectronicsData=open(r'/home/zhoumiao/MachineLearning/01decisiontree/AllElectronics.csv','rb')reader=csv.reader(allElectronicsData)headers=reader.next()pr...
sklearn官网地址:http://scikit-learn.org/stable/index.html 概述 决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为...
from sklearn import tree #选择决策树模型为:entropy。 DT=DecisionTreeClassifier(criterion="entropy") data=load_iris() x,y=data.data,data.target #25%的数据为测试数据 x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.25,random_state=0) ...
基于sklearn的决策树分类器理论基础代码实现 理论基础 决策树 决策树是一种树形结构的机器学习算法,所有的样本起始于根节点,每个具有子节点的父节点都有一个判断,根据判断结果将样本向子节点分流,测试样本从根节点开始向下流动,通过判断最终到达某个没有子节点的叶子节点,这个节点就是该样本所属的类别。 例如,判断一...
以sklearn.datasets中内置数据fetch_california_housing为数据集建造一个决策树模型。 建造决策树用sklearn实现起来比较简单,基本分为以下步骤: 一、数据划分 二、构造 三、训练 四、可视化展示 完整代码如下: import matplotlib.pyplotas plt import pandasas pd ...