直到没有更多的特征可用,或整体的不纯度指标已经最优,决策树就会停止生长。 2.2 画出一个树 1. 导入需要的算法库和模块 fromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split 2.查看数据集 wine =load_wine() wine.data.shape wine.target#如果wine是一张...
# 查看分类决策树预测结果print("分类决策树在测试集上的分类精度:",score) 代码执行结果如下图所示: 由此可见,使用sklearn默认参数的分类决策树分类精度高达90.7%。 2.4 模型结构图可视化 本文使用sklearn的sklearn.tree.export_graphviz类函数实现分类决策树的可视化。需要注意的的是我们需要首先配置graphviz软件,具体...
Ⅲ、下面对sklearn.tree这个模块之下的决策树类进行逐个说明: 3.1、分类树:tree.DecisionTreeClassifier() classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier (criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None,random_st...
from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import treeiris = load_iris()#iris.data存储的是属性值,iris.target存储的是类标签dts = tree.DecisionTreeClassifier()dts = dts.fit(iris.data, iris.target)这里已经训练好了一课决策树,可以安装graphviz来展现:import graphvizdot_data = tree.export_g...
其中蓝色数据框表示根节点,橘色数据框表示内部节点,黄色数据框表示叶节点,这颗树的深度为叶节点距根节点的最大距离,即为2。 二、sklearn中决策树参数详解 这一小节主要阐述sklearn中分类决策树(tree.DecisionTreeClassifier)的参数,回归决策树类似,不再赘述。
sklearn可以处理决策树的几类问题 scikit-learn的决策树模块支持以下两种主要的问题类型:1、分类问题(Classification):用于将数据点分为不同的类别。决策树通过选择特征来进行分裂,并最终将数据点分到相应的类别。支持的决策树分类算法包括CART(Classification and Regression Trees)和ID3(Iterative Dichotomiser 3)。2、...
决策树简介 决策树是一种特殊的树形结构,一般由节点和有向边组成。其中,节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。如图所示,决策树从根节点开始延伸,经过不同的判断条件后,到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。一般情况下,我们从根节点输入数据,经过多次判断后...
2. 使用sklearn实现决策树 1. 导入包和数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import csv from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn import preprocessing from sklearn import tree ...
from sklearn.model_selection import train_test_split #训练集训练集分类器 import graphviz #画文字版决策树的模块 ***pydotplus 和IPython这两个是生成图片决策树的模块,本次代码实现中没有用到 import pydotplus #画图片版决策树的模块 from IPython.display import Image #画图片版决策树的模块 2、查看...
用SKlearn 建立一棵决策树 这里采用的数据集是SKlearn中的红酒数据集。 1 导入需要的算法库和模块 from sklearn import tree #导入tree模块from sklearn.datasets import load_wine #导入红酒数据集from sklearn.model_selection import train_test_split #导入训练集和测试集切分包 2 探索数据 wine = load...