决策树(Decision Tree)模型 在复杂的决策情况中,往往需要多层次或多阶段的决策。当一个阶段决策完成后,可能有m种新的不同自然状态发生;每种自然状态下,都有m个新的策略可选择,选择后产生不同的结果并再次面临新的自然状态,继续产生一系列的决策过程,这种决策被称为序列决策或多级决策。 此时,如果继续遵循上述...
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=None, min_impurity_decrease=0.0, class_weight=None, ccp_alpha=...
pip install scikit-learn 2. 导入库并加载数据集 我们将使用scikit-learn自带的鸢尾花(Iris)数据集来演示决策树的使用。 实例 fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier fromsklearn.metricsimportaccuracy_score # 加载鸢尾花...
我们首先引入了一些基本的Python库: pandas和numpy用于数据处理和数值计算。 sklearn.datasets.load_iris用于加载Iris数据集,这是一个包含150个鸢尾花样本的经典数据集,常用于分类任务。 train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集。 DecisionTreeClassifier是用于分类任务的决策树模型。 accuracy_score等工具用于评...
# 决策树 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.metrics i
我正在学习 sklearn 类 DecisionTreeClassifier。 查看该类的参数,我们有两个参数 min_samples_split 和min_samples_leaf 。它们背后的基本思想看起来很相似,您可以指定决定一个节点是叶节点还是进一步拆分所需的最小样本数。 当一个参数暗示另一个参数时,为什么我们需要两个参数?有什么理由或场景可以区分它们吗? 原...
如何在 Python 中保存 DecisionTreeClassifier 模型 在机器学习项目中,训练好的模型往往需要被保存,以便于日后进行预测或者分析。在这篇文章中,我将教你如何使用 Python 的sklearn库中的DecisionTreeClassifier模型,并将其保存到文件中。我们将通过以下步骤进行操作: ...
我尝试在 DecisionTreeClassifier 上使用 GridSearchCV,但出现以下错误:TypeError: unbound method get_params() must be called with DecisionTreeClassifier instance as first argument (got nothing instead) 这是我的代码: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz ...
x_train,x_test,y_train,y_test =train_test_split(data_train,data_target,test_size=0.2,random_state=24)fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifiermodel=DecisionTreeClassifier() model.fit(x_train,y_train) model.score(x_test,y_test),model.score(x_train,y_train) ...
python代码 先导入数据,使用sklearn内嵌的啥乳腺癌数据,500多个样本,每个样本30个特征,然后是一个2分类问题。 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import StratifiedKFold,KFold import lightgbm as lgb from sklearn.model_selection import train_test_split ...