原文地址：https://blog.csdn.net/yj1556492839/article/details/80363034 在sklearn的官网上已经对决策树的实现进行了详细介绍，这里主要讲一下可视化的过程。 安装和配置GraphViz 首先去下载软件，我的版本 ...

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=9326 在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。 导入 因此，首先我们进行一些导入。 from __future__ import ...

文章目录 一、普及 二、使用交叉验证法进行数据划分 分类： 三、适用交叉验证进行模型评估 四、决策树样例 1.数据的简单处理 2.参数分析 3.开始调参 4.代码分析 ...

一、决策树不同算法信息指标： 发展过程：ID3 -> C4.5 -> Cart; 相互关系：ID3算法存在这么一个问题，如果某一个特征中种类划分很多，但是每个种类中包含的样本个数又很少，就会导致信息增益很大的情况，但是这个特征和结果之间并没有很大的相关性。所以这个特征就不是我们最终 ...

分类（Classification） 下面的例子说明了怎样导入LIBSVM 数据文件，解析成RDD[LabeledPoint]，然后使用决策树进行分类。GINI不纯度作为不纯度衡量标准并且树的最大深度设置为5。最后计算了测试错误率从而评估算法的准确性。 以下代码展示了如何载入一个 ...

predictionsAndLabels = predictions.zip(testData.map(lambda lp: lp.label)) ...

申明：全为我今天所学的知识的简单总结，内容可能比较乱。只是为了做简单的知识的回顾和总结，可能有些知识点也可以帮助解决遇到的问题。 1.pandas.read_csv()读取CSV文件。在excel文 ...