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Python基于决策树算法的分类预测怎么实现

2023-06-26 06:17

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今天小编给大家分享一下Python基于决策树算法的分类预测怎么实现的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。

一、决策树的特点

1.优点

2.缺点

二、决策树的适用场景

三、demo

#%%demo##  基础函数库导入import numpy as np ## 导入画图库import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns## 导入决策树模型函数from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn import treeimport pydotplus from IPython.display import Image##Demo演示DecisionTree分类## 构造数据集x_fearures = np.array([[-1, -2], [-2, -1], [-3, -2], [1, 3], [2, 1], [3, 2]])y_label = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1])## 调用决策树回归模型tree_clf = DecisionTreeClassifier()## 调用决策树模型拟合构造的数据集tree_clf = tree_clf.fit(x_fearures, y_label)## 可视化构造的数据样本点plt.figure()plt.scatter(x_fearures[:,0],x_fearures[:,1], c=y_label, s=50, cmap='viridis')plt.title('Dataset')plt.show()## 可视化决策树import graphvizdot_data = tree.export_graphviz(tree_clf, out_file=None)graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)graph.write_pdf("D:\Python\ML\DecisionTree.pdf") # 模型预测## 创建新样本x_fearures_new1 = np.array([[0, -1]])x_fearures_new2 = np.array([[2, 1]])## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测y_label_new1_predict = tree_clf.predict(x_fearures_new1)y_label_new2_predict = tree_clf.predict(x_fearures_new2)print('The New point 1 predict class:\n',y_label_new1_predict)print('The New point 2 predict class:\n',y_label_new2_predict)

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Python基于决策树算法的分类预测怎么实现

训练集决策树

Python基于决策树算法的分类预测怎么实现

Python基于决策树算法的分类预测怎么实现

以上就是“Python基于决策树算法的分类预测怎么实现”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注编程网行业资讯频道。

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