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...
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...
小刀 手把手教你解读决策树模型的结果 很多同学用sklearn的DecisionTreeClassifier类构建完决策树模型后,往往需要进一步获取树的决策过程,以此来抽取出业务规则。 但是对于 .tree_ 属性,很多初次接触的同学可能会发懵,不知道… 弥天大妖打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机...
# 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...
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y)#用信息增益启发式算法建立决策树pipeline=Pipeline([('clf',DecisionTreeClassifier(criterion='entropy'))]) parameters={'clf__max_depth': (150, 155, 160),'clf__min_samples_split': (1, 2, 3),'clf__min_samples_leaf': (1, 2, 3...
Building Decision Tree Model Let's create a decision tree model using Scikit-learn. # Create Decision Tree classifer object clf = DecisionTreeClassifier() # Train Decision Tree Classifer clf = clf.fit(X_train,y_train) #Predict the response for test dataset y_pred = clf.predict(X_test) ...
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: ...
Building Decision Tree Model Let's create a decision tree model using Scikit-learn. # Create Decision Tree classifer object clf = DecisionTreeClassifier() # Train Decision Tree Classifer clf = clf.fit(X_train,y_train) #Predict the response for test dataset y_pred = clf.predict(X_test) ...