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 。 解决两个重点问题 如何从数据中找出最佳节点和最佳分枝 如何让决策树停止生长,防止过拟合 sklearn中的决策树 决策树相关的类都在tree模块下面,总共5...
数据挖掘技术与应用红酒数据决策树分类实训实训目标理解决策树算法的核心步骤。利用Python实现算法应用,提升编程技能。通过数据集的部分样本训练构造决策树模型。调用构建好的决策树模型对测试集样本进行预测,并求出测试精度。实训环境使用3.6版本的Python。使用jupyternotebook或PyCharm2018社区版作为代码编辑器。numpy、pandas...
splitter也是用来控制决策树中的随机选项的,有两种输入值,输入”best",决策树在分枝时虽然随机,但是还是会优先选择更重要的特征进行分枝(重要性可以通过属性feature_importances_查看),输入“random",决策树在分枝时会更加随机,树会因为含有更多的不必要信息而更深更大,并因这些不必要信息而降低对训练集的拟合。这也是...