1.提取树结构 2.提取节点信息 用sklearn建好决策树后,可以打印出树的结构: 但往往我们提取图中的数据(例如用于将决策树转化成规则代码),那图中的数据究竟在哪呢? 本文讲述如何在sklearn训练好决策树后,提取决策树中的数据。 一.决策树数据提取代码 决策树的结构主要由如下代码提取: 左节点编号: clf.tree_.chi...
此外,决策树也可以使用 export_text 方法以文本形式输出,这个方法不需要安装其他包,也更加的简洁。 fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.tree.exportimportexport_text iris = load_iris() decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0, max_depth=2) ...
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 import pydotplus #画图片版...
代码语言:javascript 复制 from sklearn.feature_extractionimportDictVectorizer vec=DictVectorizer(sparse=False)x_train=vec.fit_transform(x_train.to_dict(orient='record'))x_test=vec.transform(x_test.to_dict(orient='record'))print(vec.feature_names_,"\n",x_train[:5]) 代码语言:javascript 复制 [...
◆ Pycharm如何生成决策树? Ⅰ.决策树基本步骤 以下代码在jupyter中可以直接生成,但是在Pyharm中生成的结果是用文字形式表示的树模型。 """ 决策树: 决策树是一种非参数的有监督学习,可以从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图来展示出这些规则,解决分类和回归的问题。
最简代码: 1#简单的决策树分类2fromsklearnimporttree3features = [[300,2],[450,2],[200,8],[150,9]]4labels = ['apple','apple','orange','orange']5clf =tree.DecisionTreeClassifier()6clf =clf.fit(features,labels)7print(clf.predict([[400,6]])) ...
导读:本文我们将解决两个问题,一个是为什么我们要划分数据集,另一个是如何用代码实现数据集划分。 1. 经典决策树算法思想回顾 决策树算法包括建树(训练)和查树(决策/预测)两个环节。在决策树算法的训练过程中对于决定一个事件最终决策的多个特征(决策考虑因素),我们一般基于如信息增益率、基尼系数等指标先确定出一...
改成predictedY = clf.predict(newRowX.reshape(1,-1))就可以了
中国大学MOOC: 通过代码“from sklearn import tree”引入决策树模块,并通过代码“clf = tree.DecisionTreeClassifi
题目 通过代码“from sklearn import tree”引入决策树模块,并通过代码“clf = tree.DecisionTreeClassifier()”构造分类器对象,在训练后做预测时要调用的方法是()。 A.clf.predict() B.clf.forecast() C.clf.guess() D.clf.outlook() 相关知识点: 试题来源: 解析 clf.predict() 反馈 收藏 ...