1importnumpy as np2importmatplotlib.pyplot as plt3importmatplotlib as mpl4fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier567defiris_type(s):8it = {b'Iris-setosa': 0, b'Iris-versicolor': 1, b'Iris-virginica': 2}9returnit[s]1011iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'...
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 ...
在书面的代码中,为了可视化的方便,我们采用特征组合的方式,将鸢尾花的四个两两进行组合,分别建立决策树模型,并对其进行验证。 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:...
机器学习——决策树，DecisionTreeClassifier参数详解，决策树 可视化查看树结构 0.决策树 决策树是⼀种树型结构，其中每个内部节结点表⽰在⼀个属性上的测试，每⼀个分⽀代表⼀个测试输出，每个叶结点代表⼀种类别。 决策树学习是以实例为基础的归纳学习 决策树学习采⽤的是⾃顶向下的...