用法: sklearn.tree.plot_tree(decision_tree, *, max_depth=None, feature_names=None, class_names=None, label='all', filled=False, impurity=True, node_ids=False, proportion=False, rounded=False, precision=3, ax=None, fontsize=None) 绘制决策树。 显示的样本计数使用可能存在的任何 sample_weigh...
用于解决分类和回归问题。 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTree...
所以还要进行转化，这里采用了sklearn中的LabelEncoder来将n个标量转化为1至n-1的整数。
决策树(DT)python实现举例(sklearn): sklearn中已经实现了DT算法,其模型函数是DecisionTreeClassifier() 函数及参数说明: #函数中的参数值皆为默认值 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, self, criterion="gini", splitter="best", max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_...
from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt # load data X, y = load_iris(return_X_y=True) # create and train model clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4) # set hyperparameter clf.fit(X, y) # plot tree plt.figure(figsize=...
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 训练决策树模型 clf = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=0) clf = clf.fit(X, y) 3. 使用 plot_tree 函数绘制决策树 在准备好数据集和决策树模型后,...
tree.plot_tree(clf_decision)Max*_*axU 5 利用feature_names和class_names参数:from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree iris = load_iris() clf = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=0).fit(iris.data, iris.target) tree.plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_...
from sklearn.datasets import load_iris将鸢尾花资料库存入,iris为一个dict型别资料。 每笔资料中有4个特征,一次取2个特征,共有6种排列方式。 X (特征资料) 以及 y (目标资料)。 DecisionTreeClassifier建立决策树分类器。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt ...
from sklearn.tree import plot_tree from sklearn import datasets X,y = datasets.load_iris(return_X_y = True) clf = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=0) clf = clf.fit(X, y) plot_tree(clf) 运行上述代码,就可以看到建立好的决策树的图像,如下所示: (决策树示例) 如果需要调整这个决策...
fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier# 构建决策树模型clf=DecisionTreeClassifier()# 使用数据集训练模型clf.fit(X,y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3. 绘制决策树 最后,我们使用plot_tree函数绘制决策树。 fromsklearn.treeimportplot_treeimportmatplotlib.pyplotasplt# 绘制决策树fig,ax=plt.subplots(fi...