1.1 实验内容 决策树是机器学习中一种简单而又经典的算法。本次实验将带领了解决策树的基本原理，并学习使用 scikit-learn 来构建一个决策树分类模型，最后使用此模型预测鸢尾花的种类。 1.2 实验知识点 决策树的基本原理。 决策树在生成和修剪中使用的 ID3, C4.5 ...

目录 决策树(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、获取数据 三、构建决策边界 四、训练模型 五、可视化 六、可视化决策树 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你： https ...

①导入相关扩展包 ②获取数据集 ③划分数据集 ④决策树预估器(estimator) ⑤模型评估 方法一：直接对比测试集的真实值和预测值 方法二：计算准确率 ⑥决策树可视化（将结果写入 ...

目录 数据集处理 数据获取 数据划分 可视化 方法1 DecisionTree 类定义 构建决策树 基尼值 基尼系数 寻找划分维度 构建决策树 ...

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 ...

，比如金融风险评估，房屋价格评估，医疗辅助诊断等。 要使用决策树算法，我们先来介绍一下 scikit-lea ...

1、概述 2、输入和输出 所有输出列都是可选的；要排除输出列，请将其对应的Param设置为空字符串。 Input Columns Par ...

class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf ...