目錄 數據集處理 數據獲取 數據划分 可視化 方法1 DecisionTree 類定義 構建決策樹 基尼值 基尼系數 尋找划分維度 構建決策樹 ...
導入相關擴展包 獲取數據集 划分數據集 決策樹預估器 estimator 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 決策樹可視化 將結果寫入tree.dot文件中,然后將tree.dot文件中的內容粘貼在webgraphviz.com中進行可視化展示 主要代碼: 代碼運行結果: 可視化展示結果: 注:可視化展示中,feature names iris.feature ...
2021-10-19 19:40 0 1488 推薦指數:
目錄 數據集處理 數據獲取 數據划分 可視化 方法1 DecisionTree 類定義 構建決策樹 基尼值 基尼系數 尋找划分維度 構建決策樹 ...
鳶尾花卉數據集Iris是一類多重變量分析的數據集 通過花萼長度,花萼寬度,花瓣長度,花瓣寬度4個屬性預測鳶尾花卉屬於(Setosa,Versicolour,Virginica)三個種類中的哪一類 針對iris數據集實踐決策樹算法(C4.5、C5.0),並用交叉矩陣評估 ...
首先對數據進行讀取與處理 然后實現KNN分類算法 上邊是把原始數據集切割為測試集和訓練集,然后創建KNN對象進行訓練和測試 ...
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 ...
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 ...
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 ...
決策樹算法 決策樹算法主要有ID3, C4.5, CART這三種。 ID3算法從樹的根節點開始,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 ...
作者有話說 最近學習了一下BP神經網絡,寫篇隨筆記錄一下得到的一些結果和代碼,該隨筆會比較簡略,對一些簡單的細節不加以說明。 目錄 BP算法簡要推導 應用實例 PYTHON代碼 BP算法簡要推導 該部分用一個$2\times3\times 2\times1$的神經網絡 ...