sklearn 中的決策樹
一、模組sklearn.tree
sklearn中的決策樹都在「tree」這個模組之下，這個模組共包括五個類：
tree.decisiontreeclassifier
分類樹tree.decisiontreeregressor
回歸樹tree.export_graphviz
將生成的決策樹匯出為dot格式，畫圖專用
tree.extratreeclassifier
高隨機版本的分類樹
tree.extratreeregressor
高隨機版本的回歸樹
二、sklearn的基本建模流程
在這個過程中，分類樹對應的**是：
from sklearn import tree # 需要匯入的模組
clf = tree.decisiontreeclassifier() # 例項化
clf = clf.fit(x_train,y_train) # 用訓練集資料訓練模型
result = clf.score(x_test,y_test) # 匯入測試集，從介面中呼叫需要的資訊
SKlearn之決策樹
決策樹是一種非引數的監督學習方法。模組 sklearn.tree sklearn建模的步驟 1 選擇並建立模型 例 clf tree.decisiontreeclassifier 2 提供資料訓練模型 例 clf clf.fit x train,y train 3 獲取需要的資訊 例 result ...
Sklearn決策樹的應用
sklearn庫中的決策樹有兩種 分類決策樹 回歸決策樹。下面我們通過具體的案例學習如何使用這兩種決策樹。分類決策樹 分類決策樹 decisiontreeclassifier 就是通過對訓練集的訓練，然後對測試集中的資料做出正確的分類。這個 反映了銀行通過對乙個人的評判，然後決定是否給予其貸款 序號...
對sklearn中決策樹的理解
第一次寫部落格，這裡就寫一下最近在學習的，易快速上手的sklearn吧。scikit learn，又寫作sklearn，是乙個開源的基於python語言的機器學習工具包。它通過numpy,scipy和matplotlib等python庫實現高效的演算法應用，並且涵蓋了幾乎所有主流機器學習演算法。本篇...