...
整理今天的代码 采用的是 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 orz ,如果csv文件或者其他数据没有列名需要加上names 确认数据无误后就可以分出验证集和测试集,挺方便的 查看一下返回数据的格式和数据集好像是相同的:type Xtrain : lt class .pand ...
2020-07-20 23:27 0 6473 推荐指数:
...
Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1、关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。如下如所示 ...
多叉分类树 下面实现的分类树只限于特征是离散变量,而连续变量不能处理。另外,西瓜书介绍的缺失值的处理、多变量处理均未实现。下面实现的树有一个共同的特点,它的分支依据都是一个具体的特征取值,且每次特征选择之后都要删除特征。 一、python实现 我使用python的类实现多分叉决策树 ...
...
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 1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 sklearn中的决策树 ...
决策树 与SVM类似,决策树在机器学习算法中是一个功能非常全面的算法,它可以执行分类与回归任务,甚至是多输出任务。决策树的算法非常强大,即使是一些复杂的问题,也可以良好地拟合复杂数据集。决策树同时也是随机森林的基础组件,随机森林在当前是最强大的机器学习算法之一。 在这章我们会先讨论如何使用 ...
决策树分类 决策树分类归类于监督学习,能够根据特征值一层一层的将数据集进行分类。它的有点在于计算复杂度不高,分类出的结果能够很直观的呈现,但是也会出现过度匹配的问题。使用ID3算法的决策树分类第一步需要挑选出一个特征值,能够将数据集最好的分类,之后递归构成分类树。使用信息增益,来得到最佳 ...