Innholdsfortegnelse:

Hvordan implementerer du et beslutningstre i Python?
Hvordan implementerer du et beslutningstre i Python?

Video: Hvordan implementerer du et beslutningstre i Python?

Video: Hvordan implementerer du et beslutningstre i Python?
Video: Decision Tree Classification in Python (from scratch!) 2024, Mars
Anonim

Mens vi implementerer beslutningstreet, vil vi gå gjennom følgende to faser:

  1. Byggefasen. Forbehandle datasettet. Del datasettet fra tog og test med Python sklearn-pakken. Tren klassifisereren.
  2. Driftsfase. Lag spådommer. Beregn nøyaktigheten.

Videre, hvordan passer du et beslutningstre i Python?

Python | Beslutningstreregresjon ved hjelp av sklearn

  1. Trinn 1: Importer de nødvendige bibliotekene.
  2. Trinn 2: Initialiser og skriv ut datasettet.
  3. Trinn 3: Velg alle radene og kolonne 1 fra datasettet til "X".
  4. Trinn 4: Velg alle radene og kolonne 2 fra datasettet til "y".
  5. Trinn 5: Tilpass beslutningstreregressor til datasettet.
  6. Trinn 6: Forutsi en ny verdi.
  7. Trinn 7: Visualisere resultatet.

På samme måte, hvordan implementerer du en tilfeldig skog i Python?

  1. Nedenfor er den trinnvise implementeringen av Python.
  2. Trinn 2: Importer og skriv ut datasettet.
  3. Trinn 3: Velg alle rader og kolonne 1 fra datasett til x og alle rader og kolonne 2 som y.
  4. Trinn 4: Tilpass tilfeldig skogregressor til datasettet.
  5. Trinn 5: Forutsi et nytt resultat.
  6. Trinn 6: Visualisering av resultatet.

På denne måten, hvordan implementeres trær i Python?

Setter inn i en Tre For å sette inn i en tre vi bruker den samme nodeklassen opprettet ovenfor og legger til en insert-klasse til den. Insert-klassen sammenligner verdien av noden med den overordnede noden og bestemmer seg for å legge den til som en venstre node eller en høyre node. Til slutt brukes PrintTree-klassen til å skrive ut tre.

Hva er beslutningstreet i Python?

EN beslutningstre er et flytskjema-lignende tre struktur der en intern node representerer funksjon (eller attributt), representerer grenen en beslutning regel, og hver bladnode representerer resultatet. Den øverste noden i en beslutningstre er kjent som rotnoden. Den lærer å partisjonere på grunnlag av attributtverdien.

Anbefalt: