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_...
复制 from sklearn.feature_extractionimportDictVectorizerimportcsv from sklearnimporttree from sklearnimportpreprocessing from sklearn.externals.siximportStringIO # Readinthe csv file and put features into listofdict and listofclasslabelallElectronicsData=open(r'/home/zhoumiao/MachineLearning/01decisiontree/...
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...
用的是iris数据集,直接用sklearn库 样本数量:150个。 特征数量:4个连续特征。 类别数量:3个类别,每个类别包含50个样本。 数据平衡:每个类别的样本数量相同,均为50个。 fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearnimport...
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 ...
fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier # 获取数据集 wine_data=load_wine() x=pd.DataFrame(wine_data.data) y=wine_data.target feature=wine_data.feature_names x.columns=feature # 划分测试集、训练集 xtrain,xtest,ytrain,ytest=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=420) ...
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 sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import tree #sklearn包部分 import matplotlib.pyplot as plt #画图部分 data = datasets.load_iris() #获取鸢尾花数据 iris_target = data.target #获取数据标签 iris_features = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)...
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) ...