可视化决策树：使用matplotlib和sklearn.tree.plot_tree来可视化决策树。通过以上步骤，我们可以构建并评估一个简单的决策树分类模型。决策树算法在实际应用中非常广泛，如金融、医疗、市场营销等领域，都可以看到它的身影。想要掌握机器学习领域的热门集成算法，提升数据建模与实战能力？欢迎订阅我们的“集成算法深度解析”...
# 导入需要的包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 这是用来调取决策树模型的模块 from sklearn.model_selection import train_test_split ### 这个函数用来拆分训练集和测试集 from sklearn.metri...
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...
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。
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...
使用sklearn实现决策树 参数CRITERION criterion 这个参数使用来决定不纯度的计算方法,sklearn提供了两种选择: 输入entropy,使用信息熵(Entropy) 输入gini,使用基尼系数(Gini Impurity) 比起基尼系数,信息熵对不纯度更加敏感,对不纯度的惩罚最强。但是在实际使用中,信息熵和基尼系数的效果基本相同。
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...
from sklearn import metricsfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom 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...
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) ...