Sisukord:

Kuidas Pythonis otsustuspuud rakendada?
Kuidas Pythonis otsustuspuud rakendada?

Video: Kuidas Pythonis otsustuspuud rakendada?

Video: Kuidas Pythonis otsustuspuud rakendada?
Video: Leap Motion SDK 2024, November
Anonim

Otsuste puu rakendamisel läbime kaks järgmist etappi:

  1. Ehitusfaas. Andmestiku eeltöötlemine. Jagage andmekogum rongist ja testige seda kasutades Python sklearn pakett. Treenige klassifikaatorit.
  2. Kasutusfaas. Tehke ennustusi. Arvutage täpsus.

Lisaks, kuidas sobitada Pythonis otsustuspuu?

Python | Otsustuspuu regressioon sklearni abil

  1. 1. samm: importige vajalikud teegid.
  2. 2. samm: lähtestage ja printige andmestik.
  3. 3. samm: valige kõik read ja veerg 1 alates andmestikust kuni "X".
  4. 4. samm: valige kõik read ja veerg 2 alates andmestik kuni "y".
  5. 5. samm: sobitage andmestikuga otsustuspuu regressor.
  6. 6. samm: uue väärtuse ennustamine.
  7. 7. samm: tulemuse visualiseerimine.

Samamoodi, kuidas rakendada Pythonis juhuslikku metsa?

  1. Allpool on samm-sammult Pythoni juurutamine.
  2. 2. samm: importige ja printige andmestik.
  3. 3. samm: valige kõik read ja veerg 1 andmestikust x ja kõik read ja veerg 2 kui y.
  4. 4. toiming: sobitage andmekogusse juhuslik metsaregressor.
  5. 5. samm: uue tulemuse ennustamine.
  6. 6. samm: tulemuse visualiseerimine.

Kuidas sel viisil Pythonis puid rakendatakse?

Sisestamine a Puu Sisestamiseks a puu kasutame sama ülal loodud sõlmeklassi ja lisame sellele lisaklassi. Lisaklass võrdleb sõlme väärtust emasõlmega ja otsustab selle lisada vasakpoolse või parema sõlmena. Lõpuks kasutatakse printimiseks klassi PrintTree puu.

Mis on Pythonis otsustuspuu?

A otsustuspuu on vooskeemitaoline puu struktuur, kus sisemine sõlm tähistab funktsiooni (või atribuuti), haru tähistab a otsus reegel ja iga lehe sõlm esindab tulemust. Ülemine sõlm a otsustuspuu on tuntud juursõlmena. See õpib atribuudi väärtuse alusel partitsioonima.

Soovitan: