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...
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。 下面我们绘制出刚才实例化并训练过的决策树模型的决策边界,和...
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...
print('Visible tree plot saved as pdf.')'''#法二importgraphviz#ID3为决策树分类器fit之后得到的模型,注意这里必须在fit后执行,在predict之后运行会报错dot_data = tree.export_graphviz(DT, out_file=None,feature_names=feature_name,class_names=["有糖尿病","无病"])#doctest: +SKIPgraph = graphviz....
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...
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。
scikit-learn机器学习(四)使用决策树做分类 我们使用决策树来创建一个能屏蔽网页横幅广告的软件。 已知图片的数据判断它属于广告还是文章内容。 数据来自http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Internet+Advertisements 其中包含3279张图片的数据,该数据集中的类的比例是不均衡的,459张图片是广告,零位2820张图片是...
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。 使用决策树对鸢尾花数据集(iris)进行分类 ...
接下来,我们需要考虑一些数据。我将使用著名的iris数据集,该数据集可对各种不同的iris类型进行各种测量。pandas和sckit-learn都可以轻松导入这些数据,我将使用pandas编写一个从csv文件导入的函数。这样做的目的是演示如何将scikit-learn与pandas一起使用。因此,我们定义了一个获取iris数据的函数: ...