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系数来选择测试属性的决策树算法CART。 关于剪枝(避免过拟合(overfitting)) 在实际构造决策树时,通常要进行剪枝,这时为了处理由于数据中的噪声和...
from sklearn import tree#决策树 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练集训练集分类器 import graphviz #画文字版决策树的模块 ***pydotplus 和IPython这两个是生成图片决策树的模块,本次代码实现中没有用到 import pydotplus #画图片版决策树的模块 from IPython.display import Image #画...
sklearn中的决策树 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 import load_wine, load_boston from ...
一、 代码 import pandas as pdimport numpy as np #数据分析部分 from sklearn import metricsfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import tree #sklearn包部分 import matplotlib.pyplot as plt #画图部分 ...
当然,以下是一个使用Python和sklearn库构建和评估决策树分类器的完整过程。这个过程将遵循你提供的提示。 1. 导入必要的库 首先,我们需要导入必要的库,包括sklearn中的决策树分类器(DecisionTreeClassifier)以及用于数据分割和模型评估的库。 python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test...
二、sklearn中决策树参数详解 这一小节主要阐述sklearn中分类决策树(tree.DecisionTreeClassifier)的参数,回归决策树类似,不再赘述。 代码语言:javascript 复制 DecisionTreeClassifier(*,criterion='gini',splitter='best',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_...
一. sklearn决策树完整入参设置 二. 参数解释 (一) 训练参数 (二) 模型训练 (三) 模型训练后方法与属性 三.代码 一. sklearn决策树完整入参设置 clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini", splitter="best", max_depth=None, min_samples_split=2, ...
from sklearn import tree # 1. 数据 X = [[1, 0], [1, 1]] # 1表示晴天,0表示拥堵 y = [0, 1] # 标签 # 2. 调用决策树模型 clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y) # 拟合 # 预测 predict_y = clf.predict([[0, -1]]) # -1表示这个属性为空 ...
一、决策树的python代码 #导入所需要的包 import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree ...