fit方法用于训练模型,即根据训练集数据学习决策规则。 决策树知识点: 模型训练:决策树通过递归地分割数据,找到最能区分数据的特征和分割点。基尼系数或信息增益(由criterion参数决定)用于选择最佳分割点。 3.3 预测测试集 # 4. 预测测试集 y_pred = clf.predict(x_test) 代码意义: 使用训练好的模型对测试集进行...
利用tree.DecisionTreeClassifier()训练模型时调用.fit()方法需要传递的第一个参数是()。 A. 样本特征X B. 样本标签Y C. 判断标准 D. 设置结点的最小样本数量 相关知识点: 试题来源: 解析 A 利用tree.DecisionTreeClassifier()训练模型时调用.fit()方法需要传递的第一个参数是样本特征X。
model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini') model.fitted= model.fit(feature_train, target_train) model.predictions = model.fitted.predict(feature_test) print(confusion_matrix(target_test, model.predictions)) print(accuracy_score(target_test, model.predictions)) predicted = cross_validation.cross...
对决策树来说,最重要的是feature_importances_,能够查看各个特征对模型的重要性。sklearn中许多算法的接口都是相似的,比如说我们之前已经用到的fit和score,几乎对每个算法都可以使用。除了这两个接口之外,决策树最常用的接口还有apply和predict...
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 [standardized]') plt.ylabel('petal width [standardized]') ...
clf = clf.fit(X, Y) 模型拟合后,可以用于预测样本的分类 clf.predict([[2.,2.]]) array([1]) 此外,可以预测样本属于每个分类(叶节点)的概率,(输出结果:0%,100%) clf.predict_proba([[2.,2.]]) array([[0., 1.]]) DecisionTreeClassifier()模型方法中也包含非常多的参数值。例如: ...
python复制代码 iris = datasets.load_iris()features = iris.data target = iris.target 3.创建DecisionTreeClassifier对象：python复制代码 clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)random_state参数用于确保每次运行代码时都会得到相同的结果。4. 使用fit方法训练模型：python复制代码 clf.fit(features, target)5...
fromsklearnimporttree#导入需要的模块clf=tree.DecisionTreeClassifier()#实例化clf=clf.fit(x_train,y_train)#用训练集数据训练模型result=clf.score(x_test,y_test)#导入测试集，从接口中调用需要的信息二.重要参数2.1criterion决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法，对分类树来说，衡量这个"最佳...
创建一个DecisionTreeClassifier对象,然后使用fit()方法将它与训练数据(X和y)一起拟合。最后,使用predict()方法向分类器提供X并预测其类别。 在实际应用程序中,DecisionTreeClassifier可用于训练和预测任何数量的分类问题。通过决策树算法,可以在许多不同的问题中使用它,因为它非常灵活并且易于使用。
百度试题 结果1 题目中国大学MOOC:利用tree.DecisionTreeClassifier()训练模型时调用.fit()方法需要传递的第二个参数是()。相关知识点: 试题来源: 解析 样本标签Y 反馈 收藏