Mục lục:

Làm cách nào để bạn triển khai cây quyết định trong Python?
Làm cách nào để bạn triển khai cây quyết định trong Python?

Video: Làm cách nào để bạn triển khai cây quyết định trong Python?

Video: Làm cách nào để bạn triển khai cây quyết định trong Python?
Video: Tìm hiểu và code Cây quyết định - Decision Tree - Mì AI 2024, Tháng Ba
Anonim

Trong khi thực hiện cây quyết định, chúng ta sẽ trải qua hai giai đoạn sau:

  1. Giai đoạn xây dựng. Xử lý trước tập dữ liệu. Tách tập dữ liệu khỏi đào tạo và kiểm tra bằng cách sử dụng Python gói sklearn. Đào tạo trình phân loại.
  2. Giai đoạn Hoạt động. Dự đoán. Tính toán độ chính xác.

Hơn nữa, làm thế nào để bạn phù hợp với một cây quyết định trong Python?

Con trăn | Hồi quy cây quyết định sử dụng sklearn

  1. Bước 1: Nhập các thư viện cần thiết.
  2. Bước 2: Khởi tạo và in Dataset.
  3. Bước 3: Chọn tất cả các hàng và cột 1 từ tập dữ liệu đến “X”.
  4. Bước 4: Chọn tất cả các hàng và cột 2 từ tập dữ liệu thành “y”.
  5. Bước 5: Điều chỉnh hồi quy cây quyết định vào tập dữ liệu.
  6. Bước 6: Dự đoán một giá trị mới.
  7. Bước 7: Hình dung kết quả.

Tương tự, làm thế nào để bạn triển khai một khu rừng ngẫu nhiên trong Python?

  1. Dưới đây là từng bước triển khai Python.
  2. Bước 2: Nhập và in tập dữ liệu.
  3. Bước 3: Chọn tất cả các hàng và cột 1 từ tập dữ liệu thành x và tất cả các hàng và cột 2 là y.
  4. Bước 4: Chỉnh sửa hồi quy Rừng ngẫu nhiên vào tập dữ liệu.
  5. Bước 5: Dự đoán một kết quả mới.
  6. Bước 6: Hình dung kết quả.

Theo cách này, cây được triển khai như thế nào trong Python?

Chèn vào một Cây Để chèn vào một cây chúng ta sử dụng cùng một lớp nút đã tạo ở trên và thêm một lớp chèn vào nó. Lớp chèn so sánh giá trị của nút với nút cha và quyết định thêm nó làm nút trái hay nút phải. Cuối cùng, lớp PrintTree được sử dụng để in cây.

Cây quyết định trong Python là gì?

MỘT cây quyết định giống như một lưu đồ cây cấu trúc trong đó một nút bên trong đại diện cho tính năng (hoặc thuộc tính), nhánh đại diện cho một phán quyết và mỗi nút lá đại diện cho kết quả. Nút trên cùng trong một cây quyết định được gọi là nút gốc. Nó học cách phân vùng trên cơ sở giá trị thuộc tính.

Đề xuất: