from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 加载数据 iris = load_iris()X = iris.data y = iris.target # 创建并训练模型 clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42)clf.fit(X, y)2. 模型可视化 决策树的可视化有助于理解模型的决策逻辑。可以使用graphviz库配合scikit-learn的ex...
在书面的代码中,为了可视化的方便,我们采用特征组合的方式,将鸢尾花的四个两两进行组合,分别建立决策树模型,并对其进行验证。 DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', min_samples_leaf=3)函数为创建一个决策树模型,其函数的参数含义如下所示: criterion:gini或者entropy,前者是基尼系数,后者是信息熵。 splitter:...
decision-tree classifier 英 [dɪˈsɪʒn triː ˈklæsɪfaɪə(r)] 美 [dɪˈsɪʒn triː ˈklæsɪfaɪər]【计】树形判定分类法 ...
labels_train)labels_predict_2=clf_2.predict(features_test)clf_50=tree.DecisionTreeClassifier(min_samples_split=50)clf_50=clf_50.fit(features_train,labels_train)labels_predict_50=clf_50.predict(features_test)fromsklearn.metricsimportaccuracy_score...
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state=None,max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,class_weight=None,presort=False) ...
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier ( criterion=’gini’ , splitter=’best’ , max_depth=None , min_samples_split=2 , min_samples_leaf=1 , min_weight_fraction_leaf=0.0 , max_features=None , random_state=None , max_leaf_nodes=None , min_impurity_decrease=0.0 , min_...
DecisionTreeClassifier 分类树 classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None, min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None, random_state=None,max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None...
tree=DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=4,random_state=1)tree.fit(X_train_std,y_train) plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=tree,resolution=0.02) plt.xlabel('petal length [standardized]') plt.ylabel('petal width [standardized]') ...
简介:机器学习——决策树,DecisionTreeClassifier参数详解,决策树可视化查看树结构0.决策树 决策树是一种树型结构,其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试,每一个分支代表一个测试输出,每个叶结点代表一种类别。 机器学习——决策树,DecisionTreeClassifier参数详解,决策树可视化查看树结构 ...
decisiontreeclassifier分类 DecisionTreeClassifier是一个分类器,它实现了决策树算法,用于处理分类问题。决策树是一种基本的监督学习算法,通过对输入数据集进行递归地划分,每个划分都将数据划分为更具体的类别。在训练过程中,决策树根据数据特征来构建树形结构,每个内部节点代表一个特征,每个叶节点代表一个类别。 以上信息...