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...
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...
三、递归构建决策树 构建决策树的算法有很多,例如ID3、C4.5、CART。在此处选择ID3。 ID3算法的核心是在决策树各个节点上对应信息增益准则选择特征,递归地构建决策树。 具体做法:从根节点开始,对节点计算所有可能的特征的信息增益,选择信息增益最大的特征作为节点的特征,由该特征的不同取值建立子节点;再对子节点递归...
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。
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。
主要使用决策树分类算法、支持向量机分类模型、随机森林分类算法和XGBoost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0.9以上,说明4个模型在月亮数据集上效果较好。
基础概念 集成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(…
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平 R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现 R语言用rle,svm和rpart决策树进行时间序列预测 python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者 python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交...