以DecisionTreeClassifier分类决策树实例化类方法为例,其经常用的7个参数如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.treeimportDecisionTreeClassifier clf_tree=DecisionTreeClassifier(criterion='gini',# 不纯度衡量指标计算方法
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_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features...
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=...
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=None, min_impurity_decrease=0.0, class_weight=None, ccp_alpha=...
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...
在Python的机器学习库`scikit-learn`中,决策树算法实现主要通过`DecisionTreeClassifier`类(用于分类问题)和`DecisionTreeRegressor`类(用于回归问题)。下面以分类任务的`DecisionTreeClassifier`为例介绍一下这个API的使用方法。 #从sklearn.tree导入DecisionTreeClassifier类fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier# 从sk...
DecisionTreeClassifier 分类树 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...
tree=DecisionTreeClassifier(max_depth=2,criterion="entropy")tree.fit(X,y) 依据模型绘制决策树的决策边界 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #找到模型的决策边界,并绘制图像(此方法所用到的api不需要掌握,能够调用就行)defplot_decision_boundary(model,axis):x0,x1=np.meshgrid(np.linspac...
1. DecisionTreeClassifier API 的使用 和其他分类器一样,DecisionTreeClassifier 需要两个数组作为输入: X: 训练数据,稀疏或稠密矩阵,大小为 [n_samples, n_features] Y: 类别标签,整型数组,大小为 [n_samples] fromsklearnimporttree X=[[0,0],[1,1]] ...
3. 关于 `tree.DecisionTreeClassifier` 点击进入 👉GitHub地址 1. 决策树介绍 决策树基于树的结构进行决策,从根节点开始,沿着划分属性进行分支,直到叶节点: “内部结点”:有根结点和中间结点,某个属性上的测试(test),这里的test是针对属性进行判断