在sklearn中可以选择划分的默认原则,优势是划分更加细致(从后面例子的树显示来理解)。 3、python决策树分类API 语法:sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=None,random_state=None) tree.DecisionTreeClassifier():决策树分类器 criterion:默认是'gini'系数,也可以选择信息增益的'entropy' m...
决策树:是有监督学习的一种算法,并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树,本章主要是分类树。 二、决策树的准备工作 决策树的构建分为三个过程:特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝 1原理:由根节点到叶节点构成一条规则,中间结点的特征对应着规则的条件,叶结点的特征(类标签)对应着结论。
dec=DecisionTreeClassifier()#根据训练集(X,y)建立决策树分类器dec.fit(li.data,li.target)#预测X的类或回归值dec.predict(li.data)#测试数据X和标签值y之间的平均准确率dec.score(li.data,li.target)#保存树文件 tree.dottree.export_graphviz(dec,out_file='tree.dot') tree.dot 保存结果: digraph Tree...
# 查看分类决策树预测结果print("分类决策树在测试集上的分类精度:",score) 代码执行结果如下图所示: 由此可见,使用sklearn默认参数的分类决策树分类精度高达90.7%。 2.4 模型结构图可视化 本文使用sklearn的sklearn.tree.export_graphviz类函数实现分类决策树的可视化。需要注意的的是我们需要首先配置graphviz软件,具体...
python代码写了两种,一个是机器学习实战的纯python,一个是sklearn包。 1、决策树通俗理解首先用一个简单的例子来认识决策树是什么,这有一份数据,问题是判断是否会拖欠贷款,其中有房者… 少刷知乎多...发表于信号处理 ... Python——决策树分类模型剪枝 常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART算法。ID3算法,是由澳...
主要使用决策树分类算法、随机森林分类算法、KNN分类算法和GBDT分类算法,用于目标分类。 6.1 构建模型 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 从上表可以看出,4个模型的F1分值都在0.8以上,说明4个模型在月亮数据集上效果良好,其中随机森林表现最好。
集成是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法。在机器学习算法中有许多模型属于这一类,但已证明有两种集成模型对大量分类和回归的数据集都是有效的,二者都以决策树为基础,分别是随机森林(random forest)和梯度提升决策树(gradiet boosted decision tree)。
1、决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归。不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难。典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题。 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题。因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点。
本项目的核心目标是评估和对比多种机器学习分类算法在解决“Make Moons”数据集上的表现。 本项目通过决策树分类模型、支持向量机分类模型、随机森林分类模型和XGBoost分类模型实现月亮数据标签预测。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: ...