Obsah:

Jak implementujete rozhodovací strom v Pythonu?
Jak implementujete rozhodovací strom v Pythonu?

Video: Jak implementujete rozhodovací strom v Pythonu?

Video: Jak implementujete rozhodovací strom v Pythonu?
Video: Implement Decision Tree in Python using sklearn|Implementing decision tree in python 2024, Březen
Anonim

Při implementaci rozhodovacího stromu projdeme následujícími dvěma fázemi:

  1. Fáze budování. Předzpracujte datovou sadu. Rozdělte datovou sadu z vlaku a otestujte pomocí Krajta balíček sklearn. Trénujte klasifikátor.
  2. Provozní fáze. Dělejte předpovědi. Vypočítejte přesnost.

Kromě toho, jak zapadáte do rozhodovacího stromu v Pythonu?

Python | Regrese rozhodovacího stromu pomocí sklearn

  1. Krok 1: Importujte požadované knihovny.
  2. Krok 2: Inicializujte a vytiskněte datovou sadu.
  3. Krok 3: Vyberte všechny řádky a sloupec 1 z datové sady po „X“.
  4. Krok 4: Vyberte všechny řádky a sloupec 2 z datové sady do „y“.
  5. Krok 5: Přizpůsobte regresor rozhodovacího stromu do datové sady.
  6. Krok 6: Předpovídání nové hodnoty.
  7. Krok 7: Vizualizace výsledku.

Podobně, jak implementujete náhodný les v Pythonu?

  1. Níže je uvedena implementace Pythonu krok za krokem.
  2. Krok 2: Importujte a vytiskněte datovou sadu.
  3. Krok 3: Vyberte všechny řádky a sloupec 1 z datové sady do x a všechny řádky a sloupec 2 jako y.
  4. Krok 4: Přizpůsobte náhodnému lesnímu regresoru datovou sadu.
  5. Krok 5: Předpovídání nového výsledku.
  6. Krok 6: Vizualizace výsledku.

Jak jsou tímto způsobem implementovány stromy v Pythonu?

Vkládání do a Strom Pro vložení do a strom použijeme stejnou třídu uzlů vytvořenou výše a přidáme k ní třídu vložení. Třída insert porovná hodnotu uzlu s nadřazeným uzlem a rozhodne se jej přidat jako levý uzel nebo pravý uzel. Nakonec se k tisku použije třída PrintTree strom.

Co je rozhodovací strom v Pythonu?

A rozhodovací strom je podobný vývojovému diagramu strom struktura, kde vnitřní uzel představuje prvek (nebo atribut), větev představuje a rozhodnutí pravidlo a každý listový uzel představuje výsledek. Nejvyšší uzel v a rozhodovací strom je známý jako kořenový uzel. Učí se rozdělovat na základě hodnoty atributu.

Doporučuje: