Kazalo:

Kako implementirate odločitveno drevo v Pythonu?
Kako implementirate odločitveno drevo v Pythonu?

Video: Kako implementirate odločitveno drevo v Pythonu?

Video: Kako implementirate odločitveno drevo v Pythonu?
Video: CS50 2013 - Week 8 2024, Marec
Anonim

Pri izvajanju drevesa odločanja bomo šli skozi naslednji dve fazi:

  1. Gradbena faza. Predhodno obdelajte nabor podatkov. Razdelite nabor podatkov iz vlaka in ga preizkusite z uporabo Python paket sklearn. Usposobite klasifikator.
  2. Operativna faza. Naredite napovedi. Izračunaj natančnost.

Poleg tega, kako se prilega drevesu odločanja v Pythonu?

Python | Regresija odločitvenega drevesa z uporabo sklearn

  1. 1. korak: Uvozite zahtevane knjižnice.
  2. 2. korak: Inicializirajte in natisnite nabor podatkov.
  3. 3. korak: Izberite vse vrstice in stolpec 1 od nabora podatkov do »X«.
  4. 4. korak: Izberite vse vrstice in stolpec 2 od nabora podatkov do "y".
  5. 5. korak: Regresor drevesa odločanja prilagodite naboru podatkov.
  6. 6. korak: Napovedovanje nove vrednosti.
  7. 7. korak: Vizualizacija rezultata.

Podobno, kako implementirate naključni gozd v Pythonu?

  1. Spodaj je korak za korakom implementacija Pythona.
  2. 2. korak: Uvozite in natisnite nabor podatkov.
  3. 3. korak: Izberite vse vrstice in stolpec 1 od nabora podatkov do x ter vse vrstice in stolpec 2 kot y.
  4. 4. korak: Naključni gozdni regresor prilagodite naboru podatkov.
  5. 5. korak: Napovedovanje novega rezultata.
  6. 6. korak: Vizualizacija rezultata.

Kako so drevesa na ta način implementirana v Pythonu?

Vstavljanje v a Drevo Za vstavljanje v a drevo uporabljamo isti razred vozlišča, ustvarjen zgoraj, in mu dodamo razred vstavljanja. Razred vstavljanja primerja vrednost vozlišča z nadrejenim vozliščem in se odloči, da ga doda kot levo ali desno vozlišče. Končno se za tiskanje uporablja razred PrintTree drevo.

Kaj je drevo odločitev v Pythonu?

A odločitveno drevo je podoben diagramu poteka drevo strukturo, kjer notranje vozlišče predstavlja lastnost (ali atribut), veja predstavlja a odločitev pravilo, in vsako listno vozlišče predstavlja rezultat. Najvišje vozlišče v a odločitveno drevo je znano kot korensko vozlišče. Nauči se razdeliti na podlagi vrednosti atributa.

Priporočena: