原文:python中使用scikit-learn和pandas決策樹進行iris鳶尾花數據分類建模和交叉驗證

原文鏈接:http: tecdat.cn p 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 print function import os import subprocess import pandas as pd import numpy as np from sk ...

2019-12-09 23:42 0 489 推薦指數:

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使用決策樹完成鳶尾花分類

1.1 實驗內容 決策樹是機器學習中一種簡單而又經典的算法。本次實驗將帶領了解決策樹的基本原理,並學習使用 scikit-learn 來構建一個決策樹分類模型,最后使用此模型預測鳶尾花的種類。 1.2 實驗知識點 決策樹的基本原理。 決策樹在生成和修剪中使用的 ID3, C4.5 ...

Mon Jul 31 22:48:00 CST 2017 0 4288
決策樹算法對鳶尾花數據進行分類

①導入相關擴展包 ②獲取數據集 ③划分數據集 ④決策樹預估器(estimator) ⑤模型評估 方法一:直接對比測試集的真實值和預測值 方法二:計算准確率 ⑥決策樹可視化(將結果寫入 ...

Wed Oct 20 03:40:00 CST 2021 0 1488
02-26 決策樹(鳶尾花分類)

目錄 決策樹(鳶尾花分類) 一、導入模塊 二、獲取數據 三、構建決策邊界 四、訓練模型 五、可視化 六、可視化決策樹 更新、更全的《機器學習》的更新網站,更有python、go、數據結構與算法、爬蟲、人工智能教學等着你: https ...

Thu Oct 17 01:07:00 CST 2019 0 767
【sklearn決策樹算法】DecisionTreeClassifier(API)的使用以及決策樹代碼實例 - 鳶尾花分類

決策樹算法 決策樹算法主要有ID3, C4.5, CART這三種。 ID3算法從的根節點開始,總是選擇信息增益最大的特征,對此特征施加判斷條件建立子節點,遞歸進行,直到信息增益很小或者沒有特征時結束。 信息增益:特征 A 對於某一訓練集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定義為集合 D ...

Sat Sep 28 05:31:00 CST 2019 0 3492
scikit-learn學習 - 決策樹

1.10. Decision Trees 決策樹(Decision Trees ,DTs)是一種無監督的學習方法,用於分類和回歸。它對數據中蘊含的決策規則建模,以預測目標變量的值。 某些情況,例如下面的例子,決策樹通過學習模擬一個包含一系列是否判斷的正弦曲線。越深,決策樹的規則和擬合越復雜 ...

Thu Dec 24 20:31:00 CST 2015 4 44154
使用scikit-learn決策樹實現簡單預測

1、scikit-learn決策樹算法庫介紹 scikit-learn決策樹算法類庫內部實現是使用了調優過的CART算法,既可以做分類,又可以做回歸。分類決策樹的類對應的是DecisionTreeClassifier,而回歸決策樹的類對應的是DecisionTreeRegressor ...

Wed Mar 21 19:14:00 CST 2018 0 3973
 
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