from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 实例化决策树分类器,并指定一些参数 clf = DecisionTreeClassifier( criterion='entropy', # 'entropy' 表示使用信息增益来衡量分裂质量,选择信息增益最大的特征进行分裂 max_depth=5, # 限制决策树的最大深度为5,以防止过拟合(树不允许深度超过5层) min_sample...
clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y) 2.1 简单绘制决策树 拟合完后,可以用plot_tree()方法绘制出决策树来,如下图所示 tree.plot_tree(clf) 2.2 Graphviz形式输出决策树 也可以用 Graphviz 格式(export_graphviz)输出。 如果使用的是 conda 包管理器,可以用如下方式安装: conda install ...
X_test_std=sc.transform(X_test)## 决策树分类器fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier 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 ...
使用scikit-learn库的DecisionTreeClassifier训练决策树模型,并利用plot_tree函数结合matplotlib库实现决策树的可视化。 训练决策树:通过DecisionTreeClassifier类创建一个决策树分类器实例,并使用fit方法将训练数据(特征集X_train和目标标签y_train)输入到模型中,从而训练出决策树。 可视化决策树:利用plot_tree函数,将训练好...
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...
DecisionTreeClassifier建立决策树分类器。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier iris=load_iris() forpairidx,pairinenumerate([[0,1],[0,2],[0,3], [1,2],[1,3],[2,3]]): ...
tree import DecisionTreeClassifier # 实例化决策树分类器,并指定一些参数 clf = DecisionTreeClassifier( criterion='entropy', # 'entropy' 表示使用信息增益来衡量分裂质量,选择信息增益最大的特征进行分裂 max_depth=5, # 限制决策树的最大深度为5,以防止过拟合(树不允许深度超过5层) min_samples_split=10,...
4。附一个示例代码 plot the decision surface of a decision tree on the iris dataset %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier ...
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 实例化决策树分类器,并指定一些参数 clf = DecisionTreeClassifier( criterion='entropy', # 'entropy' 表示使用信息增益来衡量分裂质量,选择信息增益最大的特征进行分裂 max_depth=5, # 限制决策树的最大深度为5,以防止过拟合(树不允许深度超过5层) ...
plt.suptitle("Decision surface of a decision tree using paired features") plt.legend(loc='lower right', borderpad=0, handletextpad=0) plt.axis("tight") plt.figure() clf = DecisionTreeClassifier().fit(iris.data, iris.target) plot_tree(clf, filled=True) ...