decision-tree classifier 英 [dɪˈsɪʒn triː ˈklæsɪfaɪə(r)] 美 [dɪˈsɪʒn triː ˈklæsɪfaɪər]【计】树形判定分类法 ...
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) ...
decision tree classifier 英 [dɪˈsɪʒn triː ˈklæsɪfaɪə(r)] 美 [dɪˈsɪʒn triː ˈklæsɪfaɪər]网络 决策树法; 决策树分类器; 树形判定分类法...
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_impurit...
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...
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export_graphviz函数绘制决策树图形：from sklearn.tree import export_graphviz import graphviz dot_data = export_graphviz(clf, out_file=...
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参数 决策树分类器是一种常见的机器学习算法,它可以通过对数据集进行分析和判断来预测未知样本的类别。在使用决策树分类器时,我们需要设置一些参数以获得最佳的模型效果。下面是关于决策树分类器参数的详细介绍:1. criterion:用于衡量特征选择质量的函数。可选值包括“gini”和“entropy”。默认为“...
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) ...
本文将介绍DecisionTreeClassifier中的一些重要参数。 1. criterion criterion参数用于衡量分裂质量的标准。它有两个可选值:gini和entropy。gini指数是一种衡量不纯度的指标,它的值越小表示纯度越高。entropy是信息熵,也是一种衡量不纯度的指标,它的值越小表示纯度越高。默认值是gini。 2. splitter splitter参数用于...