原文地址：https://blog.csdn.net/yj1556492839/article/details/80363034 在sklearn的官網上已經對決策樹的實現進行了詳細介紹，這里主要講一下可視化的過程。 安裝和配置GraphViz 首先去下載軟件，我的版本 ...

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原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=9326 在這篇文章中，我將使用python中的決策樹（用於分類）。重點將放在基礎知識和對最終決策樹的理解上。 導入 因此，首先我們進行一些導入。 from __future__ import ...

文章目錄 一、普及 二、使用交叉驗證法進行數據划分 分類： 三、適用交叉驗證進行模型評估 四、決策樹樣例 1.數據的簡單處理 2.參數分析 3.開始調參 4.代碼分析 ...

一、決策樹不同算法信息指標： 發展過程：ID3 -> C4.5 -> Cart; 相互關系：ID3算法存在這么一個問題，如果某一個特征中種類划分很多，但是每個種類中包含的樣本個數又很少，就會導致信息增益很大的情況，但是這個特征和結果之間並沒有很大的相關性。所以這個特征就不是我們最終 ...

分類（Classification） 下面的例子說明了怎樣導入LIBSVM 數據文件，解析成RDD[LabeledPoint]，然后使用決策樹進行分類。GINI不純度作為不純度衡量標准並且樹的最大深度設置為5。最后計算了測試錯誤率從而評估算法的准確性。 以下代碼展示了如何載入一個 ...

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

申明：全為我今天所學的知識的簡單總結，內容可能比較亂。只是為了做簡單的知識的回顧和總結，可能有些知識點也可以幫助解決遇到的問題。 1.pandas.read_csv()讀取CSV文件。在excel文 ...