幸运的是,实现大多数分类树支持预剪枝来控制树的最大深度,从而减少过度拟合。例如,Python的scikit-learn就支持预剪枝。换句话说,你可以设置最大深度以防止决策树过深。为直观了解最大深度,可以查看下图。 鸢尾花数据集适合的不同深度分类树。 选择标准 本节主要解答如何计算信息增益和两个标准即基尼和熵。 本节实际...
主要代码: defdecision_demo():#1.获取数据集iris =load_iris()#2.划分数据集x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,random_state=20)#3.决策树预估器(estimator)estimator=DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")#criterion默认为'gini'系数,也可选择信息增益熵'entropy'...
华年ss IEEE Folk Fellow关注 视频活动 科普召集令 图说概率机器学习 图1.4 决策树分类鸢尾花数据集发布于 2022-03-08 15:13 · 1235 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 机器学习人工智能概率论决策树 写下你的评论... 暂无评论相关...
知道决策树有很多现成的算法（ID3，C4.5、CART），但是毕竟核⼼思想就是那⼏点，所以本篇博客就是我随便实现的，没有参考现有的决策树算法。考虑到实现分类起码需要⼀个数据集，所以我选择了经典的鸢尾花数据集，下载地址：选择iris.data点击右键连接另存为，即可下载，我是下载到桌⾯，⽂档为iris.data....
2 利用决策树进行鸢尾花数据集分类预测 2.1 导入模块与加载数据 在进行逻辑回归分类的过程中已经有使用过iris数据集,这里直接加载数据,并进行字段名称的修改。 importnumpyasnp importpandasaspd importseabornassns importmatplotlib.pyplotasplt sns.set(color_codes=True) ...
使用sklearn的决策树实现iris鸢尾花数据集的分类 要求: 建立分类模型,至少包含4个剪枝参数:max_depth、min_samples_leaf、min_samples_split、max_features和criterion参数。 运用GridSearchCV,寻找出最优参数。 绘制出在不同的max_depth下的学习曲线。 步骤: ...
1 . 先处理数据,shuffle函数随机抽取80%样本做训练集。 2 . 特征值离散化 3 . 用信息熵来递归地构造树 4 . 用构造好的树来判断剩下20%的测试集,求算法做分类的正确率 # coding: utf-8# In[1]:fromsklearnimportdatasetsimportmathimportnumpyasnp# In[69]:defgetInformationEntropy(arr,leng):#print(...
经过验证,随机选取划分数据集的随机数种子(既按照2:1的训练集:测试集比例,随机划分),正确率都在90%以上,说明决策树方法能有效划分鸢尾花数据集方法2 BPNN#BPNN(Back Propagation Neural Network)的主要思想是通过神经网络正向传播输出结果,通过反向传播(Back Propagation)方式传递误差,并对网络中的参数进行优化,以训练...
毛慧昀是华北电力大学计算机系大三的学生,LSGO软件技术团队(Dreamtech算法组)成员,参加了多期Datawhale的组队学习,荣获多期优秀队长的称号。 这篇图文是她在每周五晚参加「线下组队学习」活动时的分享。 希望参与我们线下组队学习的同学,可以在微信公众号后台回复线下组队学习,进入线下组队学习群,大家一起学习,一起成长...
根据J48分类器训练鸢尾花数据集(iris.arff)所生产的决策树,当sepallength=2.4;sepalwidth=4.0;petallength=5.3;petalwidth=1.8时,分类的结果是( )。A. Iris-setosa B. Iris-versicolor C. Iris-virginica D. 无法分类 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 复...