y_pred=cart_model.predict(X_test)# 模型评估 accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print(f'Model Accuracy: {accuracy}') 输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Model Accuracy:0.88 五、优缺点 在深入了解了CART算法和其Python实现之后,现在让我们总结一下这一算法的优缺点。 优点 ...
使用准确性(accuracy)作为模型评估的标准。 fromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 预测y_pred = cart_model.predict(X_test)# 模型评估accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f'Model Accuracy:{accuracy}') 输出: Model Accuracy:0.88 五、优缺点 在深入了解了CART算法和其Python实现之后,现在让...
from sklearn.metrics import accuracy_score# 预测y_pred = cart_model.predict(X_test)# 模型评估accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f'Model Accuracy: {accuracy}') 输出: Model Accuracy: 0.88 五、优缺点 在深入了解了CART算法和其Python实现之后,现在让我们总结一下这一算法的优缺点。 优...
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Model Accuracy: 0.88 1. 五、优缺点 在深入了解了CART算法和其Python实现之后,现在让我们总结一下这一算法的优缺点。 优点 1. 灵活性高 CART算法可以应用于分类和回归问题,这使得它在解决各种类型的问题上具有很高的灵活性。 例子:健康诊断与股价预测
8 def regTreeEval(model, inDat): 9 '回归树预测' 10 11 return float(model) 12 13 #=== 14 # 输入: 15 # model: 叶子 16 # inDat: 测试数据 17 # 输出: 18 # float(X*model): 叶子值 19 #=== 20 def modelTreeEval(model, ...
决策树(二):CART回归树与Python代码 查看原文 CART算法(转载) 作为剪枝的标准。CART生成决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程,对回归树用平方误差最小化准则,对分类树用基尼系数最小化准则,进行特征选择,生成二叉树。回归树的生成 最小二乘回归树生成算法...分类与回归树(classification and regression tree...
print(f'Model Accuracy: {accuracy}') 输出: Model Accuracy: 0.88 五、优缺点 在深入了解了CART算法和其Python实现之后,现在让我们总结一下这一算法的优缺点。 优点 1. 灵活性高 CART算法可以应用于分类和回归问题,这使得它在解决各种类型的问题上具有很高的灵活性。
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 分割数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_...
Model Accuracy: 0.88 五、优缺点 在深入了解了CART算法和其Python实现之后,现在让我们总结一下这一算法的优缺点。 优点 1. 灵活性高 CART算法可以应用于分类和回归问题,这使得它在解决各种类型的问题上具有很高的灵活性。 例子:健康诊断与股价预测 比如在医疗健康的分类问题中,可以使用CART算法预测患者是否患有特定...