具体代码实现上,scikit-learn 提供的 DecisionTreeClassifier 类可以做多分类任务。 1. DecisionTreeClassifier API 的使用 和其他分类器一样,DecisionTreeClassifier 需要两个数组作为输入: X: 训练数据,稀疏或稠密矩阵,大小为 [n_samples, n_features] Y: 类别标签,整型数组,大小为 [n_samples] fromsklearnimport...
runs=[]forrrrinxrange(n_runs):#import ipdb;ipdb.set_trace()feats,labs = get_binary_sets(features, labels, targetLab, n_samples)#print 'fitting stump'#import ipdb;ipdb.set_trace()baseClf =DecisionTreeClassifier(max_depth=4, min_samples_leaf=10, min_samples_split=10) baseClf.fit(feats,...
depths =range(2,15)# 设置参数字典param_grid = {'max_depth': depths,'min_impurity_decrease': values}# 初始化的分类器、参数取值,交叉验证的次数(cv=5,即数据划分5份)model = GridSearchCV(DecisionTreeClassifier(), param_grid, cv=5)# 直接把全部数据进行训练model.fit(data_train, data_target) ...
decisiontreeclassifier实例-回复 决策树分类器实例 决策树分类器(Decision Tree Classifier)是一种常见的机器学习算法,可用于处理分类问题。本文将以决策树分类器实例为主题,逐步讲解该算法的原理、实施步骤以及针对不同应用场景的优化方法。 第一部分:决策树分类器的原理 决策树分类器通过根据数据的特征将数据集划分为...
本文简要介绍python语言中sklearn.tree.DecisionTreeClassifier的用法。 用法: 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...
在sklearn库中,可以使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier创 建一个决策树用于分类,其主要参数有: criterion :用于选择属性的准则,可以传入“gini”代表基尼 系数,或者“entropy”代表信息增益。 max_features :表示在决策树结点进行分裂时,从多少个特征 中选择最优特征。可以设定固定数目、百分比或其他标准。它 的...
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) ...
fromsklearnimporttree clf=tree.DecisionTreeClassifier()clf.fit(training_data,training_target) 其次,用下面的代码检查学习结果: print(testing_target) print(clf.predict(testing_data)) 按照之前的推断,预测的结果,应该和testing_target中的值,是完全一样的。重新执行一下,就能看到下面的结果了: ...
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy") clf=clf.fit(Xtrain, Ytrain) score= clf.score(Xtest, Ytest)#返回预测的准确度score 5. 画出一棵树吧 feature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜色强度','色调','od280...
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: best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者是在部分特征中,默认的”best”适合样本量不大的时候,而如果样本数...