1.3.py CART回歸樹做組合規則特征
本次章節的2個疑點： 1.決策樹是不需要處理缺失值得，梅老師也乜有處理缺失值，tree.DecisionTreeRegressor在梅老師那里是運行成功的，但是我的報錯ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large ...
原文：使用 CART 回歸樹做預測
原創轉載請注明出處：https: www.cnblogs.com agilestyle p .html 准備數據 這里使用到 sklearn 自帶的波士頓房價數據集，該數據集給出了影響房價的一些指標，比如犯罪率，房產稅等，最后給出了房價。根據這些指標，使用 CART 回歸樹對波士頓房價進行預測。 分割訓練集和測試集 建模訓練 評價模型 運行結果 每次運行結果可能會有不同 決策樹可視化 如果把回歸樹 ...
2020-04-17 13:10 0 713 推薦指數：
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