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...
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...
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 我使用的是python3环境 安装scikit-learn:pip3 install scikit-learn 安装numpy:pip3 ...
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...
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...
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决策树算法使用 之前对决策树的算法原理做了总结,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。这里直接使用实例进行简单的决策树分类讲解,至于sklearn的DT类详细讲解可以参看官方文档scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过...
机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow 读书笔记 第6章 决策树 2019-12-15 21:09 −数据挖掘作业,要实现决策树,现记录学习过程 win10系统,Python 3.7.0 构建一个决策树,在鸢尾花数据集上训练一个DecisionTreeClassifier: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree impor... ...
从上面的scikit-learn导入的export_graphviz方法写入一个点文件。此文件用于生成图形。 生成图形 dt.png。 运行函数: 代码语言:javascript 复制 visualize_tree(dt, features) 结果 我们可以使用此图来了解决策树发现的模式: 所有数据(所有行)都从树顶部开始。 考虑了所有功能,以了解如何以最有用的方式拆分数据-默认...