使用决策树完成鸢尾花分类
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 ...
原文：02-26 决策树(鸢尾花分类)
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: www.cnblogs.com nickchen p .html 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 ...
2019-10-16 17:07 0 767 推荐指数：
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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 ...
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决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种。 ID3算法从树的根节点开始，总是选择信息增益最大的特征，对此特征施加判断条件建立子节点，递归进行，直到信息增益很小或者没有特征时结束。 信息增益：特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D ...
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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 ...
实验02 鸢尾花分类
参考地址：https://blog.csdn.net/weixin_30607659/article/details/95010173 实验记录，方便以后查阅 一丶实现代码 ...
决策树算法-实战篇-鸢尾花及波士顿房价预测
公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 上篇文章介绍了决策树算法的理论篇，本节来介绍如何用决策树解决实际问题。 决策树是常用的机器学习算法之一，决策树模型的决策过程非常类似人类做判断的过程，比较好理解。 决策树可用于很多场景 ...
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决策树API class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None) 决策树分类器 criterion:默认是’gini’系数 ...