1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 ...
决策树在sklearn中的实现 目录 决策树在sklearn中的实现 sklearn 入门 决策树 概述 . 决策树是如何工作的 . sklearn中的决策树 DecisionTreeClassifier 与红酒数据集 . 重要参数 . . criterion . . random state amp splitter . . 剪枝参数 . . 目标权重参数 . 重要属性和接口 DecisionT ...
2020-04-13 22:31 0 676 推荐指数:
1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 ...
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上进行划分以及在这些维度的哪些阈值节点做划分等细节问题。 具体在sklearn中调用决策树算法解决分 ...
整理今天的代码…… 采用的是150条鸢尾花的数据集fishiris.csv df.iloc[rows, columns]取出符合条件的列。查看数据读取是否正确(关于pandas使用最熟练的一条… ...
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一.决策树 决策树一般以选择属性的方式不同分为id3(信息增益),c4.5(信息增益率),CART(基尼系数),只能进行线性的分割,是一种贪婪的算法,其中sklearn中的决策树分为回归树和分类树两种,默认的是CART的决策树,下面介绍CART决策树 分支条件:二分类问题(只用来构建二叉树 ...
DecisionTreeRegressor---回归树 一.重要参数 criterion: 1)输入"mse"使用均方误差mean squared error(MSE),父节点和叶子节点之间的均方误差的差额将被用来作为 特征选择的标准,这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失 ...
样本选自周志华老师的西瓜书 样本: 将上面的样本制作成为一个CSV文件,保存的编码为utf8,文中保存在/home/jsj/datetest/下名字wm20.csv 需要导入的文件: ...