基于单层决策树的AdaBoost算法源码 Mian.py 1#-*- coding: utf-8 -*-2#coding: UTF-834importnumpy as np5fromAdaBoostimportAdaBoost6fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split7fromsklearn.metricsimportaccuracy_score89defmain():1011#load data12dataset = np.loadtxt('data.txt', delimiter=",...
模型误差:展示了决策树模型的预测误差。每个点代表一个样本,其在图中的位置由实际满意度得分和预测误差决定。 7.随机森林、决策树和AdaBoost模型 使用随机森林、决策树和AdaBoost模型对数据进行分析。然后,我将可视化这些模型的结果和误差,并输出模型参数。 树状图和变量重要度 现在,我已经成功地训练了随机森林、决策...
7.随机森林、决策树和AdaBoost模型 使用随机森林、决策树和AdaBoost模型对数据进行分析。然后,我将可视化这些模型的结果和误差,并输出模型参数。 树状图和变量重要度 现在,我已经成功地训练了随机森林、决策树和AdaBoost模型,并生成了所需的图表: 第一个图表展示了决策树模型的树状图。 第二个图表展示了特征的重要...
决策树模型: 决策树模型通过一系列的问题将数据分割成不同的组,以便预测员工的满意度。每个节点代表一个特征的分割点,而每个叶节点代表最终的预测结果。 根据提供的图像,我们可以看到“岗位_客服”、“职位_主管”和“职位_助理经理及以上”是决策树中用于预测满意度的关键特征。 例如,“岗位_客服”的Gini指数为0.4...
SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究:决策树、随机森林和AdaBoost|附代码数据,在深入了解公司当前的实际情况和员工内心真实想法的基础上,我们旨在从专业视角出发,为企业在组织管理方面的不足进行诊断,并进行全面审视。为了更好地规划公司未来的发展方向,