Isi kandungan:
Video: Bagaimanakah anda melaksanakan pepohon keputusan dalam Python?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-15 23:51
Semasa melaksanakan pepohon keputusan, kami akan melalui dua fasa berikut:
- Fasa Bangunan. Praproses set data. Pisahkan set data daripada kereta api dan uji menggunakan Ular sawa pakej sklearn. Latih pengelas.
- Fasa Operasi. Buat ramalan. Kira ketepatan.
Tambahan pula, bagaimana anda menyesuaikan pepohon keputusan dalam Python?
Python | Regresi Pokok Keputusan menggunakan sklearn
- Langkah 1: Import perpustakaan yang diperlukan.
- Langkah 2: Mulakan dan cetak Set Data.
- Langkah 3: Pilih semua baris dan lajur 1 daripada set data kepada "X".
- Langkah 4: Pilih semua baris dan lajur 2 daripada set data kepada "y".
- Langkah 5: Muatkan regressor pepohon keputusan pada set data.
- Langkah 6: Meramalkan nilai baharu.
- Langkah 7: Visualisasikan hasilnya.
Begitu juga, bagaimana anda melaksanakan hutan rawak dalam Python?
- Di bawah ialah pelaksanaan Python langkah demi langkah.
- Langkah 2: Import dan cetak set data.
- Langkah 3: Pilih semua baris dan lajur 1 daripada set data kepada x dan semua baris dan lajur 2 sebagai y.
- Langkah 4: Muatkan regressor hutan rawak pada set data.
- Langkah 5: Meramalkan keputusan baharu.
- Langkah 6: Visualisasikan hasilnya.
Dengan cara ini, bagaimanakah pokok dilaksanakan dalam Python?
Memasukkan ke dalam a pokok Untuk memasukkan ke dalam a pokok kami menggunakan kelas nod yang sama yang dibuat di atas dan menambah kelas sisipan padanya. Kelas sisip membandingkan nilai nod dengan nod induk dan memutuskan untuk menambahnya sebagai nod kiri atau nod kanan. Akhirnya kelas PrintTree digunakan untuk mencetak pokok.
Apakah pokok keputusan dalam Python?
A pokok keputusan adalah seperti carta alir pokok struktur di mana nod dalaman mewakili ciri (atau atribut), cawangan mewakili a keputusan peraturan, dan setiap nod daun mewakili hasilnya. Nod paling atas dalam a pokok keputusan dikenali sebagai nod akar. Ia belajar untuk membahagikan berdasarkan nilai atribut.
Disyorkan:
Yang manakah definisi entropi dalam pepohon keputusan?
Entropi: Pepohon keputusan dibina atas ke bawah daripada nod akar dan melibatkan pembahagian data kepada subset yang mengandungi kejadian dengan nilai yang serupa (homogen). Algoritma ID3 menggunakan entropi untuk mengira kehomogenan sampel
Bagaimanakah anda melaksanakan pepohon carian binari di Jawa?
Melaksanakan Pokok Carian Binari (BST) dalam Java Subpohon kiri nod mengandungi hanya nod dengan kekunci kurang daripada kekunci nod. Subpohon kanan nod mengandungi hanya nod dengan kekunci lebih besar daripada kekunci nod. Subpokok kiri dan kanan setiap satu mestilah pokok carian binari. Mesti tiada nod pendua
Bagaimanakah anda membuat pepohon keputusan dalam R?
Apakah Pokok Keputusan? Langkah 1: Import data. Langkah 2: Bersihkan set data. Langkah 3: Buat set kereta api/ujian. Langkah 4: Bina model. Langkah 5: Buat ramalan. Langkah 6: Ukur prestasi. Langkah 7: Tala parameter hiper
Apakah nod dalam pepohon keputusan?
Pohon keputusan ialah struktur seperti carta alir di mana setiap nod dalaman mewakili 'ujian' pada atribut (cth sama ada flip syiling muncul di kepala atau ekor), setiap cawangan mewakili hasil ujian, dan setiap nod daun mewakili label kelas (keputusan diambil selepas mengira semua atribut)
Bagaimanakah anda membuat pepohon keputusan dalam PowerPoint?
Dalam artikel ini, saya akan menyesuaikan templat peta minda daripada Envato Elements untuk mencipta pepohon keputusan yang mudah. Dengan mengambil kira asas tersebut, mari kita cipta pepohon keputusan dalam PowerPoint. Lukiskan Pokok Keputusan di atas Kertas. Pilih & Muat Turun Templat MindMap. Formatkan Nod & Cawangan. Masukkan Maklumat Anda