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。
sc=StandardScaler()## 估算训练数据中的mu和sigmasc.fit(X_train)## 使用训练数据中的mu和sigma对数据进行标准化X_train_std =sc.transform(X_train) X_test_std=sc.transform(X_test)## 决策树分类器fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier tree=DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=4,r...
四个接口:fit,score,apply,predict 评论
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'...
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...
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
fit(X_train, y_train) dt_reg.score(X_test, y_test) 0.4466697152787933 2.2.3 错误信息处理 ValueError: Unknown label type: 'continuous',错误原因是由于label的数据类型不是整型导致的数据格式错误,修改程序如下所示;将相应的训练集数据强制转换为整型数据。 # 导入数据集 from sklearn import datasets ...
clf.fit(df_data[["sc_459_self_gbm_v3_score", "sc_461_a_sms_v1_score"]], df_data["flag"]) 重要参数解读: max_features:划分时考虑的最大特征数,本次就两个评分,所以填2。 class_weight:是否需要指定权重,如果样本不悬殊可设置为默认值None,由于我这次的样本是不平衡的,设置balanced自动调整权重...
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.进行预测：pyt...