上图中右侧的树表示用于分类的最后那棵树。此时，我们不再需要训练样本了。复制 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree #打印决策树 plt.figure(figsize=(20, 10)) plot_tree(dt_clf, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=['Not Play', 'Play']) plt.show(...
决策树是一种基于树形结构的分类模型,它通过将输入特征逐层划分为不同的子集,以达到分类的目的。决策树分类器的核心思想是通过特征的有序划分来确定分类的决策规则,从而实现对数据的分类。 假设有一个二分类问题,输入特征为$x\in R^n$,输出类别为$y\in{0,1}$,决策树分类器的模型可以表示为: $$y=f(x)=...
决策树描述了足够的准确性信息。由于我们的树只检查两个特征,因此这棵树可能无法很好地捕获测试集特征。 # 评估分类器 print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}") 关键参数分析 上面决策树算法中,使用了好几个控制其增长和复杂性的重要参数: 最大深度(Max Depth):这个参数用于设置树的最大深度,...
决策树分类器基于信息量最大的特征递归分割数据来进行操作。其工作原理如下: 从根节点处的整个数据集开始。 选择最佳特征来分割数据(基于基尼不纯度(Gini impurity)等指标)。 为选定特征的每个可能值创建子节点。 对每个子节点重复步骤2-3,直到满足停止条件(例如,达到最大深度、每个叶子的最小样本或纯叶子节点)。
省流:树分类器在中尺寸的表格数据集上比深度神经网络有着更好的分类和回归性能!欢迎大家讨论交流, 视频播放量 405、弹幕量 0、点赞数 12、投硬币枚数 5、收藏人数 29、转发人数 4, 视频作者 TrumanPhD, 作者简介 EECS Deep learning,相关视频:【昊昊】Retentive Network
6 把训练的树状分类器保存下来：with open("D:/HintSoft/Hint-W7/Desktop/.dot", 'w') as g: g = tree.export_graphviz(f, out_file=g)打开dot文件，可以看到这个决策树的各参数。7 用测试集对f进行测试：answer = f.predict(x_test)print(x_test)print(answer)print(y_test)print(np....
设计树分类器时，关键步骤包括：树结构构建: 选择树的结构对识别准确性和平均判断次数至关重要。通常，我们会寻找一个与识别精度相关的替代目标函数，例如，作为衡量结构合理性的标准。从树的根节点出发，每个非终止节点的目标是找到能够使该目标函数达到最小（或最大）的子节点，并配对相应的类别。特征...
机器学习|决策树分类器说明|AI配音 18 0 2024-09-07 23:26:59 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~1 投币 收藏 1 https://www.youtube.com/watch?v=Ih3U8Rju5ck https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree 知识 野生技能协会 学习 h...
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