今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点。 1. scikit-learn决策树算法类库介绍 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...
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...
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...
scikit-learn决策树算法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。 本文详细介绍DecisionTreeClassifier 在python scikit-learn上的使用。 包含数据读...
可以使用scikit-learn构建ID3决策树。scikit-learn是一个流行的Python机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具。ID3(Iterative Dichotomiser 3)...
scikit-learn机器学习(四)使用决策树做分类,并画出决策树,随机森林对比,数据来自UCI数据集匹马印第安人糖尿病数据集 载入数据#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportmatplotlibmatplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei']matplotlib.rcParams['axes.unicode_m
1、scikit-learn决策树算法库介绍 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。 本实例采用分类库来做。 2、各环境安装 ...
1. scikit-learn决策树算法类库介绍 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DecisionTreeReg...
用scikit-learn拟合决策树 现在,我们可以使用 上面导入的DecisionTreeClassifier拟合决策树,如下所示: 我们使用简单的索引从数据框中提取X和y数据。 开始时导入的决策树用两个参数初始化:min_samples_split = 20需要一个节点中的20个样本才能拆分,并且 random_state = 99进行种子随机数生成器。
基尼系数与信息熵类似,可以起到大概相同的作用。scikit-learn 中默认使用基尼系数进行计算,因为基尼系数的计算是多项式运算,比熵计算更快,大多数情况下区别不明显,基尼系数表达式如下: 代码演练 1、我们先加载一个鸢尾花数据集,并实例化一棵朴素的决策树分类器,绘出该决策树的决策边界,看看是什么样子。