1.提取树结构 2.提取节点信息 用sklearn建好决策树后,可以打印出树的结构: 但往往我们提取图中的数据(例如用于将决策树转化成规则代码),那图中的数据究竟在哪呢? 本文讲述如何在sklearn训练好决策树后,提取决策树中的数据。 一.决策树数据提取代码 决策树的结构主要由如下代码提取: 左节点编号: clf.tree_.chi...
from sklearn import tree#决策树 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...
2.3 文本形式输出决策树 此外,决策树也可以使用 export_text 方法以文本形式输出,这个方法不需要安装其他包,也更加的简洁。 fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.tree.exportimportexport_text iris = load_iris() decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_st...
graph.write_png("G:\Projects\pycharmeProject\Python_Sklearn\决策树\picture\wine.png") 1. 返回顶部 ◆ 生成的决策树中文乱码问题 通过上述步骤后,可以生成树模型图。但是由于本人在设置名称时用的是中文,问题又来了,最后显示的图片中中文乱码。 withopen('G:\Projects\pycharmeProject\Pytho...
决策树 决策树是一种树形结构的机器学习算法,所有的样本起始于根节点,每个具有子节点的父节点都有一个判断,根据判断结果将样本向子节点分流,测试样本从根节点开始向下流动,通过判断最终到达某个没有子节点的叶子节点,这个节点就是该样本所属的类别。 例如,判断一个动物是鸭子,狗还是兔子,可以具有以下的决策树: ...
最简代码: 1#简单的决策树分类2fromsklearnimporttree3features = [[300,2],[450,2],[200,8],[150,9]]4labels = ['apple','apple','orange','orange']5clf =tree.DecisionTreeClassifier()6clf =clf.fit(features,labels)7print(clf.predict([[400,6]])) ...
中国大学MOOC: 通过代码“from sklearn import tree”引入决策树模块,并通过代码“clf = tree.DecisionTreeClassifi
改成predictedY = clf.predict(newRowX.reshape(1,-1))就可以了
题目 通过代码“from sklearn import tree”引入决策树模块,并通过代码“clf = tree.DecisionTreeClassifier()”构造分类器对象,在训练后做预测时要调用的方法是()。 A.clf.predict() B.clf.forecast() C.clf.guess() D.clf.outlook() 相关知识点: 试题来源: 解析 clf.predict() 反馈 收藏 ...
导读:本文我们将解决两个问题,一个是为什么我们要划分数据集,另一个是如何用代码实现数据集划分。 1. 经典决策树算法思想回顾 决策树算法包括建树(训练)和查树(决策/预测)两个环节。在决策树算法的训练过程中对于决定一个事件最终决策的多个特征(决策考虑因素),我们一般基于如信息增益率、基尼系数等指标先确定出一...