model = DecisionTreeRegressor(random_state=42) model.fit(X_train, y_train) ``` 四、输出决策树回归规则 使用export_text函数可以输出决策树回归规则。具体步骤如下: 1. 创建一个空字符串变量,用于存储规则输出。 2. 使用DecisionTreeRegressor类的predict函数对测试集进行预测,并获取预测结果。 3. 使用export...
sklearn 中的决策树实现使用的是CART(Classification and Regression Trees)算法 sklearn中的决策树都在 sklearn.tree 这个模块下。 基本使用 以红酒数据集和波士顿房价数据集为例,sklearn中的分类树和回归树的简单使用如下: # 导包 from sklearn.datasets importload_wine,load_bostonfrom sklearn.model_selection ...
CART 与 ID3 和 C4.5 算法不同,CART(Classification And Regression Tree)又被称为分类回归树,算法采用基尼不纯度(Gini impurity)来度量节点的不确定性,该不纯度度量了从节点中随机选取两个样本,它们属于不同类别的概率。 ID3、C4.5 和 CART 算法都是基于决策...
plt.title("Multi-output Decision Tree Regression") plt.legend(loc="best") plt.savefig("DT_reg", dpi=100) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37...
CART算法的全称是Classification And Regression Tree,采用的是Gini指数(选Gini指数最小的特征s)作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息,但其生成的决策树分支较大,规模较大。为了简化决策树的规模,提高生成决策树的效率,就出现了根据GINI系数来选...
为不同的回归模型定义超参数分布字典,例如 “LinearRegression”(线性回归)和“DecisionTreeRegressor”(决策树回归器),设置不同的超参数取值范围,如线性回归的截距设置以及决策树回归器的最大深度、最小分割样本数和最小叶子样本数等。 param_distributions = { ...
# Create and train the multioutput regression model (ElasticNet) multioutput_model = MultiOutputRegressor( ElasticNet(alpha=0.5, l1_ratio=0.5), n_jobs=5) multioutput_model.fit(X_train, y_train) # Create and train the decision tree regressor model tree_model = DecisionTreeRegressor(random_st...
tree = mglearn.plots.plot_tree_not_monotone() display(tree) 1. 2. 3. 运行后结果如下: 二维数据与决策树给出的决策边界 和上述讨论的决策树分类类用法似,决策树用于回归在DecisionTreeeRegression中实现。但是在将给予书的模型用于回归时,我们想要指出他的一个特殊性。那就是DecisionTreeeRegression及其他所有...
ax.set_title("Decision Tree Regression") ax.legend(framealpha=0.5) plt.show()#产生用于回归问题的数据集X_train,X_test,y_train,y_test=creat_data(100)#调用 test_DecisionTreeRegressortest_DecisionTreeRegressor(X_train,X_test,y_train,y_test) ...
为不同的回归模型定义超参数分布字典,例如 “LinearRegression”(线性回归)和“DecisionTreeRegressor”(决策树回归器),设置不同的超参数取值范围,如线性回归的截距设置以及决策树回归器的最大深度、最小分割样本数和最小叶子样本数等。 param_distributions = { ...