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Video: Wie implementieren Sie einen Entscheidungsbaum in Python?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Bei der Implementierung des Entscheidungsbaums durchlaufen wir die folgenden zwei Phasen:
- Bauphase. Verarbeiten Sie den Datensatz vor. Teilen Sie das Dataset aus Trainieren und testen Sie mit Python sklearn-Paket. Trainieren Sie den Klassifikator.
- Betriebsphase. Voraussagen machen. Berechnen Sie die Genauigkeit.
Wie passt man außerdem einen Entscheidungsbaum in Python an?
Python | Entscheidungsbaumregression mit sklearn
- Schritt 1: Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken.
- Schritt 2: Initialisieren und drucken Sie den Datensatz.
- Schritt 3: Wählen Sie alle Zeilen und Spalte 1 vom Datensatz bis „X“aus.
- Schritt 4: Wählen Sie alle Zeilen und Spalte 2 aus dem Datensatz auf „y“aus.
- Schritt 5: Entscheidungsbaumregressor an das Dataset anpassen.
- Schritt 6: Vorhersage eines neuen Wertes.
- Schritt 7: Visualisierung des Ergebnisses.
Wie implementieren Sie in ähnlicher Weise einen Random Forest in Python?
- Unten ist die schrittweise Python-Implementierung.
- Schritt 2: Importieren und drucken Sie den Datensatz.
- Schritt 3: Wählen Sie alle Zeilen und Spalte 1 vom Datensatz bis x und alle Zeilen und Spalte 2 als y aus.
- Schritt 4: Passen Sie den Regressor der zufälligen Gesamtstruktur an das Dataset an.
- Schritt 5: Vorhersage eines neuen Ergebnisses.
- Schritt 6: Visualisierung des Ergebnisses.
Wie werden Bäume auf diese Weise in Python implementiert?
Einfügen in a Baum Einfügen in a Baum Wir verwenden dieselbe Knotenklasse, die oben erstellt wurde, und fügen ihr eine Einfügeklasse hinzu. Die Einfügeklasse vergleicht den Wert des Knotens mit dem übergeordneten Knoten und entscheidet, ihn als linken oder rechten Knoten hinzuzufügen. Schließlich wird die PrintTree-Klasse verwendet, um die Baum.
Was ist der Entscheidungsbaum in Python?
EIN Entscheidungsbaum ist ein Flussdiagramm ähnlich Baum Struktur, bei der ein interner Knoten ein Merkmal (oder ein Attribut) darstellt, der Zweig ein a. darstellt Entscheidung Regel, und jeder Blattknoten repräsentiert das Ergebnis. Der oberste Knoten in a Entscheidungsbaum wird als Wurzelknoten bezeichnet. Es lernt, auf der Grundlage des Attributwertes zu partitionieren.
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