模型评估:通过比较模型预测结果与真实标签来计算准确率。 可视化:最后,我们使用plot_tree()函数来可视化决策树,以便更好地理解决策路径。 五、结论 通过简单的几步,我们已经成功地使用scikit-learn构建了一个决策树模型,并且对鸢尾花数据集进行了分类。决策树不仅易于...
我们可以从Scikit-Learn 导入DT分类器。为了确定DT分类器的最佳参数(划分准则和最大树深度),我还使用了网格搜索交叉验证。下面的Python代码很容易理解。 接下来,我应用了3、4、5fold交交叉验证来确定最佳参数 在这里,我们看到了如何在网格搜索交叉验证中成功地应用决策树分类器来确定和优化最佳拟合参数。由于有46个特...
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score import matplotlib.pyplot as plt # 分类问题举例,加载自带的红酒数据集 wine = load_wine() # 178个数据,13个属性,三个分类种类。 print(wine...
别人看法:criterion=entropy应该理解为决策树采用的是ID3算法,而不是cart树。 splitter:('best' , 'random')表示在构造树时,选择结点的原则,默认是splitter='best',即选择最好的特征点分类,比如基于信息增益分类时,则选择信息增益最大的特征点,还可以是'random' max_depth:int,default=None,表示树的最大深度。...
建立决策树 通过随机森林将“弱者”与“强者”模型集成 K近邻分类模型(一个懒惰的算法) 参考文献 PS:代码已单独保存:可在公众号后台输入“sklearn”进行获取ipynb文件 Scikit-Learn初认识 关于Scikit的介绍,大家应该看过很多了,简答来说它就是用Python开发的机器学习库,其中包含大量机器学习算法、数据集,是数据挖掘方...
scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。两者的参数定义几乎完全相同,但是意义不全相同。下面就对DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor的重要参数做一个总结,重点比较...
建立决策树,网格搜索微调模型 #In[1] 网格搜索微调模型pipeline =Pipeline([ ('clf',DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')) ]) parameters={'clf__max_depth':(3,5,10,15,20,25,30,35,40),'clf__min_samples_split':(2,3),'clf__min_samples_leaf':(1,2,3) ...
一、决策树的主要实现思想:确定分类的最优特征,逐渐向下分裂出子类,所使用的评判标准主要是: (1)基尼系数Gini index:Gini(D)=1−∑i=1cpi2 D 是数据集,c是类别的数量,p_i是数据集中属于类别 i 的样本所占的比例,也即出现概率 基尼系数的取值范围在 0 到 1 之间,值越小表示数据集的纯度越高,即样本...
本文用sklearn中的DecisionTreeClassifier类实现决策树。我们需要提前准备好两个array作为输入。一个是X，...