API Reference - scikit-learn 0.24.2 documentation ### 3.4.2 数据集切分、训练 真实建模必须要分训练集和测试集 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # 分随机抽取30%的数据作为测试集,有4个返回值 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_...
1.2 sklearn 中决策树 模块sklearn.tree sklearn 中鄋的决策树的类都在 tree 这个模块下 sklearn 建模基本流程 实例化 决策树 模型 通过模型接口,训练模型 导入测试集,从模型接口中 提取信息 from sklearn import tree # 导入模块 clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 实例化 决策树 clf = clf.fit(X_t...
tree import DecisionTreeClassifier dtc = DecisionTreeClassifier() dtc.fit(x_train,y_train) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_...
max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, min_samples_leaf=1, min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=705712365, splitter='best'), DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_dept...
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', min_samples_leaf=i, max_depth=7, min_samples_split=5, random_state=42) score = cross_val_score(clf, x, y, cv=cv).mean() ScoreAll.append([i, score]) ScoreAll = np.array(ScoreAll) ...
h= .02#step size in the meshnames= ["Nearest Neighbors","Linear SVM","RBF SVM","Decision Tree","Random Forest","AdaBoost","Naive Bayes","Linear Discriminant Analysis","Quadratic Discriminant Analysis"] classifiers=[ KNeighborsClassifier(3), ...
## 导入需要的包和模块importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyplotasplt 然后,虚构一个数据集。 rng=np.random.RandomState(1)X=np.sort(5*rng.rand(80,1),axis=0)y=np.sin(X).ravel()y[::5]+=3*(0.5-rng.rand(16)) ...
DecisionTreeClassifier 类构造参数 3.1. penalty penalty 参数是规范化方法,也称为正则化方法,主要是为了防止出现过拟合,具体的我们后面专门用一篇文章详细进行总结。 newton-cg、sag 和 lbfgs 算法只能使用 l2 正则化。 ‘elasticnet’ 只适用于 saga 算法。 具体算法由 solver 参数指定。
from sklearn import tree clf = tree.DecisionTreeClassifier() 1 2官方链接from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0,...) 1 2熵的定义: 信息增益: 其中H(D)为某节点的熵,H(D|A)为其子节点的熵用权重求和。决策树的生成,就是按照信息增益最大化的...
在第一章“机器学习 - 温和介绍”中,我们概述了监督学习算法的一般概念。 我们有训练数据,其中每个实例都有一个输入(一组属性)和一个所需的输出(一个目标类)。然后我们使用这些数据来训练一个模型,该模型将新的未见实例预测为相同的目标类。 监督学习方法如今已成为各种学科的标准工具,从医学诊断到自然语言处理,...