sklearn中的决策树都在 sklearn.tree 这个模块下。 基本使用 以红酒数据集和波士顿房价数据集为例,sklearn中的分类树和回归树的简单使用如下: # 导包 from sklearn.datasets importload_wine,load_bostonfrom sklearn.model_selection importtrain_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, Decision...
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,具体配置方法可以自行百度,我前面写了一篇文章可供参考Python人工智能:Ubuntu系统中网络结构绘图工具库Graphviz的使用方法简介。 本文的分类决策树可视化代码如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数...
它的基本原理是通过对数据集的特征vb.net教程C#教程python教程SQL教程access 2010教程进行划分,逐步构建决策树,最终实现对数据的分类或回归预测。决策树有两大类:分类树(用于分类问题)和回归树(用于回归问题)。二、sklearn 中的决策树实现sklearn 提供了 DecisionTreeClassifier 和 DecisionTreeRegressor 两个类,分别...
DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='entropy', max_depth=160, max_features=None, max_leaf_nodes=None, min_samples_leaf=1, min_samples_split=3, min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None, splitter='best'))]} for param_name in sorted(parameters.keys()):...
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y)#用信息增益启发式算法建立决策树pipeline=Pipeline([('clf',DecisionTreeClassifier(criterion='entropy'))]) parameters={'clf__max_depth': (150, 155, 160),'clf__min_samples_split': (1, 2, 3),'clf__min_samples_leaf': (1, 2, 3...
本文简要介绍python语言中sklearn.tree.DecisionTreeClassifier的用法。 用法: 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_state=None, max_leaf_nodes...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DecisionTreeClassifier(*,criterion='gini',splitter='best',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_fe...
DecisionTreeRegressor用来解决回归问题,这里的输入参数中Y向量中的值float类型: import numpy as npfrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressorimport matplotlib.pyplot as plt#生成一个随机的数据集rng = np.random.RandomState(1)x = np.sort(5 * rng.rand(80, 1), axis=0)y = np.sin(x).ravel()...
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier dt2=DecisionTreeClassifier(max_depth=2,criterion="gini") #定义决策树的分类器相关决策超参数 dt2.fit(x,y) plot_decision_boundary(dt2,axis=[0.5,8,0,3]) plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color="r") ...
fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearnimporttreeimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载数据集data=load_iris()X,y=data.data,data.target# 训练决策树模型model=DecisionTreeClassifier()model.fit(X,y)# 可视化决策树plt.figure(figsize=(10,8))tree.plot_tree(mod...