真正的均方误差MSE的数值，其实就是neg_mean_squared_error去掉负号的数字。二.回归树工作原理之交叉验证用法fromsklearn.datasetsimportload_boston#内置波士顿房价数据fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorboston=load_boston()regressor=DecisionTreeRegressor...
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error import numpy as np # 预测结果 y_pred = regressor.predict(x_test) # 计算 R^2 r2 = r2_score(y_test, y_pred) ...
splitter也是用来控制决策树中的随机选项的,有两种输入值:”best"、“random"。其中,输入“best”是指决策树在分枝时虽然随机,但是还是会优先选择更重要的特征进行分枝(重要性可以根据属性feature_importances查看)。输入“random”是指决策树在分枝时会更加随机,树会因为含有更多的不必要信息而更深更大,并因这些不必...
feature_importances_属性返回一个数组,表示每个特征的重要性。数值越大,说明该特征对分类结果的影响越大。 决策树知识点: 特征重要性:特征重要性反映了在决策树中,每个特征对分类结果的贡献。决策树根据这些重要性来构建分类规则。了解特征重要性有助于特征选择和模型优化。 5. 可视化决策树 # 打印决策树 from sk...
9.4 决策树回归(Decision Tree Regressor) 9.4.1类、属性和方法 类 class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor(*, criterion...属性 属性 解释 feature_importances_ ndarray of shape (n_features,)返回功能重要性。...tree_ Tree instance基础树对象。请参阅帮助(sklearn.tree._tree.Tree)对于树对象的属...
属性中最重要的依然是feature_importances_,接口依然是apply、fit 、predict、 score最核心。 返回顶部 ② 交叉验证 交叉验证是用来观察模型的稳定性的一种方法,我们将数据划分为n份,依次使用其中一份作为测试集,其他n-1份作为训练集,多次计算模型的精...
本文简要介绍python语言中sklearn.tree.DecisionTreeRegressor的用法。 用法: classsklearn.tree.DecisionTreeRegressor(*, criterion='squared_error', 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...
#可视化特征重要性 plot_importance(regressor) plt.title('Feature Importance') plt.show() 2、Sentosa_DSML社区版 右键决策树回归模型即可查看模型信息: 六、总结 相比传统代码方式,利用Sentosa_DSML社区版完成机器学习算法的流程更加高效和自动化,传统方式需要手动编写大量代码来处理数据清洗、特征...
print(model.feature_importances_) 4.3 多参数调优 注意:若某参数的优化值是给定范围的边界值,需要额外增大范围继续调优 parameters={'max_depth':np.arange(5,14,2),'criterion':['gini','entropy'],'min_samples_split':np.arange(13,24,2)}model=DecisionTreeClassifier()grid_search=GridSearchCV(model...
>>> model = dt.fit(df) >>> model.getVarianceCol() 'variance' >>> model.setLeafCol("leafId") DecisionTreeRegressionModel... >>> model.depth 1 >>> model.numNodes 3 >>> model.featureImportances SparseVector(1, {0: 1.0}) >>> model.numFeatures 1 >>> test0 = spark.create...