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。决策树不仅易于理解和实现,而且能够产生很好的可视化效果,非常适合初学者入...
我们可以先在 scikit-learn 中的 tree 的 export_graphviz() 函数中传入必要的信息来实例化一个图例,将图例传给 graphviz 的 source() 函数即可绘制出你训练过的决策树的结构。如下是刚才实例化的朴素决策树的结构图: 鸢尾花数据集是一个著名的数据集,它含有4个特征分别是花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal...
限制树的深度: 设置树的最大深度,防止树过于深套限制节点中的最小样本数: 当样本数低于这个阈值时,停止分裂限制信息增益或基尼系数: 设置一个阈值,当分裂后的信息增益或基尼系数低于该阈值时,停止分裂 后修枝:post-pruning 剪枝算法: 使用剪枝算法,如决策树的代价复杂性剪枝算法(Cost-Complexity Pruning)或最小误差...
scikit-learn库之决策树在scikit-learn库中决策树使用的CART算法,因此该决策树既可以解决回归问题又可以解决分类问题,即下面即将讲的DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor两个模型。接下来将会讨论这两者的区别,由于是从官方文档翻译而来,翻译会略有偏颇,有兴趣的也可以去scikit-learn官方文档查看https://scikit-...
决策树分类方法速度很快,⽽且不需要进行数据清洗,所以通常很适合作为初步分类手段,在借助更复杂的模型进行优化之前使用。 选择模型类 在Scikit-Learn中分类树算法都保存在tree模块中,具体算法所属类为DecisionTreeClassifier In [1]: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier In [2]: DecisionTree...
Scikit-learn 可视化(display) API 简介 使用utils.discovery.all_displays 来查找可用的 API,可以看到1.4.2版本下支持10个模型可视化类。 from sklearn.utils.discovery import all_displays import sklearn print("sklearn.__version__ :",sklearn.__version__) ...
应用决策树分类器: 接下来,创建StandardScaler和DT分类器的管道。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...
scikit-learn的决策树类型主要是来源于sklearn.tree,主要分为决策树分类DecisionTreeClassifier和决策树回归模型DecisionTreeRegressor。今天主要分析决策树分类模块DecisionTreeClassifier 1、首先来研究下DecisionTreeClassifier模块中的参数列表 DecisionTreeClassifier(criterion='gini',splitter='best',max_depth=None,min_sampl...
scikit-learn库之决策树 在scikit-learn库中决策树使用的CART算法,因此该决策树既可以解决回归问题又可以解决分类问题,即下面即将讲的DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor两个模型。 接下来将会讨论这两者的区别,由于是从官方文档翻译而来,翻译会略有偏颇,有兴趣的也可以去scikit-learn官方文档查看https://scikit...
前面我们学习了决策树的一些算法,提及到了scikit learn,这里我们已经基本具备了一些基本的知识,接下来我们进入实战环节,真实地去操作一把数据。希望在此学习的基础上基本掌握scikit learn的使用方法。 作为具体操作scikit learn的第一篇,先得做好一些准备工作。