# 5.随机森林回归from sklearn import ensemble model_random_forest_regressor = ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=20) # 使用20个决策树 # 6.Adaboost回归 from sklearn import ensemble model_adaboost_regressor = ensemble.AdaBoostRegressor(n_estimators=50) # 这里使用50个决策树 # 7.GBRT回归 ...
决策树得到的边界弯弯曲曲,好像被切了很多刀,泛化能力没有逻辑回归好。 可视化下决策树, 可以看到,决策树的枝枝叶叶有点茂盛,做一下剪枝操作。因此,让我们看下对未经剪枝的决策树,进行剪枝操作后,得到的决策边界是不是会好些,设置每个分裂点的最小样本数不能小于10,clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth...
利用下面的代码,我们可以拟合一个最小二乘回归树,并做可视化: from sklearn import tree from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from io import StringIO import pydotplus def f(x, noise=True): y = 3*np.sin(x) + 4*np.cos(x)...
sklearn中DecisionTreeRegressor的主要参数与分类决策树差异不大. 唯一不太一样的是,在回归决策树中只实现了优化的gini决策树,而无法使用基于信息熵的决策树 关于超参数的介绍,我们可以直接借用在分类决策树中的介绍 在sklearn中我们可以用来提高决策树泛化能力的超参数主要有 - max_depth:树的最大深度,也就是说当...
plt.legend() plt.show() 可见,回归树学习了近似正弦曲线的局部线性回归。我们可以看到,如果树的最大深度(由max_depth参数控制)设置得太高,则决策树学习得太精细,它从训练数据中学了很多细节,包括噪声得呈现,从而使模型偏离真实的正弦曲线,形成过拟合
另外sklearn中训练决策树的默认算法是CART,使用CART决策树的好处是可以用它来进行回归和分类处理,不过这里我们只进行分类处理。 一. sklearn决策树参数详解 我们都知道,一个模型中很重要的一步是调参。在sklearn中,模型的参数是通过方法参数来决定的,以下给出sklearn中,决策树的参数: ...
决策树的算法评价 决策树优点 易于理解和解释,因为树木可以画出来被看见 需要很少的数据准备,其他很多算法通常都需要数据规范化,需要创建虚拟变量并删除空值等。但请注意,sklearn 中的决策树模块不支持对缺失值的处理。 使用树的成本(比如说,在预测数据的时候)是用于训练树的数据点的数量的对数,相比于其他算法,这是...
在sklearn中,通过决策树回归可以获得预测置信度。决策树回归是一种基于决策树的回归算法,用于预测连续型变量的值。 决策树回归的优势在于: 1. 解释性强:决策树模型可以生成可视化的决策树图,直观...
回归 06:49 03-08-案例:鸢尾花分类 18:07 03-09-案例:手写数字识别 16:40 04-01-决策树简介、熵 09:22 04-02-条件熵及计算举例 07:06 04-03-信息增益、ID3算法 07:33 04-04-决策树代码实现(1-熵的计算) 08:25 04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征) 14:06 04-04-决策树...