代码语言:javascript 复制 from sklearn.feature_extractionimportDictVectorizer vec=DictVectorizer(sparse=False)x_train=vec.fit_transform(x_train.to_dict(orient='record'))x_test=vec.transform(x_test.to_dict(orient='record'))print(vec.feature_names_,"\n",x_train[:5]) 代码语言:javascript 复制 [...
DecisionTreeClassifier 既可以用于二分类,也可以用于多分类。 对于鸢尾花数据集,可以如下构建决策树: fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimporttree X, y = load_iris(return_X_y=True) clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y) 2.1 简单绘制决策树 拟合完后,可以用plot_tree(...
决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算法,在各个行业和领域都有广泛的应用。 我们来简单了解...
采用ID3算法进行计算 clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy") 采用CART算法进行计算 clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini") 🚀🚀🚀完整代码: # 导入相关库 fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearnimporttree fromsklearn.datasetsimportload_wine importpandasa...
通过代码“from sklearn import tree”引入决策树模块,并通过代码“clf = tree.DecisionTreeClassifier()”构造分类器对象后,训练时要调用的方法是()。 答案:A.clf.train() B.clf.fit() C.clf.learn() D.clf.predict() 正确答案:clf.fit() 单项选择题 ...
利用决策树进行分类,使用了sklearn包。 决策树分类及sklearn实现决策树的定义决策树的组成信息增益python代码实现决策树可视化一些参考 相关文章: 数据挖掘 | [关联规则] 利用apyori库的关联规则python代码实现 数据挖掘 | [有监督学习——分类] 朴素贝叶斯及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习—...
通过代码“from sklearn import tree”引入决策树模块,并通过代码“clf = tree.DecisionTreeClassifier()”构造分类器对象后,训练时要调用的方法是( )。 A.clf.train() B.clf.learn() C.clf.predict() D.clf.fit() 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 小型高速柴油机的阀面与座面配合方...