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...
splitter : best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者是在部分特征中,默认的”best”适合样本量不大的时候,而如果样本数据量非常大,此时决策树构建推荐”random” 。 创建pipline,先进行标准化,再利用PCA降维,最后使用DecisionTree分类。 pipe_lr = Pipeline([ ('sc', StandardScaler()), ('pca'...
# 创建决策树对象,使用信息熵作为依据clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')# fit方法分类。features为iris.data,labels为iris.targetclf = clf.fit(iris.data, iris.target) 接着可视化一下这个树,看看它是什么亚子的 # 可视化dot_data = tree.export_graphviz(clf, feature_names=iris.feature...
在业务中经常遇到多个特征或评分用作决策树,但很多时候如何进行交叉、如何决定切分点等关键性问题,都需要经验判断以及慢慢尝试调整,花费较大时间精力。本文尝试借用sklearn库中的DecisionTreeClassifier决策树算法辅助寻找决策树的方案。 在两次的业务实践中,效果都还不错,故分享出来,给各位同行提供一个思路,不保证一定有...
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=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,class_weight=None,ccp_alpha=...
一、DecisionTreeRegressor 1、criterion 2、接口 3、交叉验证 二、用sklearn画回归树(基于波士顿房价训练模型) 1、导入库 2、训练模型 3、用Graphviz画回归树 三、回归树对正弦函数上的噪音点降噪 1、导入库 2、生成带噪音点的正弦函数 3、训练模型
clf.tree_---<sklearn.tree._tree.Tree at0x241c20e5d30> 方法 decision_path(X):返回X的决策路径fit(X, y):在数据集(X,y)上使用决策树模型get_params([deep]):获取模型的参数predict(X):预测数据值X的标签predict_log_proba(X):返回每个类别的概率值的对数predict_proba(X):返回每个类别的概率值(有...
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier详细说明 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()函数⽤于构建决策树，默认使⽤CART算法，现对该函数参数进⾏说明，参考的是scikit-learn 0.20.3版本。sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_...
importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearnimportmetricsfromsklearnimporttree# 决策树算法,函数名,tree.DecisionTreeClassifier()defmx_dtree(train_x,train_y):mx=tree.DecisionTreeClassifier()mx.fit(train_x,train_y)returnmx#结果验证函数defai_acc_xed(df9,ky0=5,fgDebug=True):#1#ny_test,ny_pred=len...