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 importtrain_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, Decision...
二、sklearn 中的决策树实现sklearn 提供了 DecisionTreeClassifier 和 DecisionTreeRegressor 两个类,分别用于分类决策树和回归决策树的实现。这些类的使用方法相似,主要通过以下步骤完成模型构建: 数据准备首先需要准备好数据集,包括训练数据和测试数据,并对数据进行必要的预处理,如特征编码、归一化等。 模型初始化使用...
用法: classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, class_weight=None, ccp_alpha=...
以DecisionTreeClassifier分类决策树实例化类方法为例,其经常用的7个参数如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.treeimportDecisionTreeClassifier clf_tree=DecisionTreeClassifier(criterion='gini',# 不纯度衡量指标计算方法的选择参数 splitter='best',# 决策树特征组合随机选择参...
# 决策树 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.metrics i
fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'#显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#显示负号 importscipy.integrate 01 自定义计算函数 自定义计算函数,便于抓取绘图数据。 ...
我正在学习 sklearn 类 DecisionTreeClassifier。 查看该类的参数,我们有两个参数 min_samples_split 和min_samples_leaf 。它们背后的基本思想看起来很相似,您可以指定决定一个节点是叶节点还是进一步拆分所需的最小样本数。 当一个参数暗示另一个参数时,为什么我们需要两个参数?有什么理由或场景可以区分它们吗? 原...
tree.ExtraTreeRegressor高随机版本的回归树 sklearn建模的基本流程: 在这个流程下,对应的代码为: fromsklearnimporttree#导入需要的模块 clf = tree.DecisionTreeClassifier()#实例化 clf = clf.fit(X_train,y_train)#用训练集数据训练模型 result = clf.score(X_test,y_test)#导入测试集,从接口中调用需要的...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DecisionTreeClassifier(*,criterion='gini',splitter='best',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_fe...
sklearn决策树 参数表示 决策树中有参数如下: DecisionTreeClassifier(criterion="gini" , splitter="best" , max_depth=None , min_samples_split=2 , min_samples_leaf=1 , min_weight_fraction_leaf=0. , max_features=None , random_state=None ...