决策树——CART算法+实战（sklearn）

CART算法

CART举例

剪枝

优缺点

数据集

from sklearn import tree
import numpy as np

# 载入数据
data = np.genfromtxt("cart.csv", delimiter=",")
x_data = data[1:,1:-1]
y_data = data[1:,-1]

# 创建决策树模型
model = tree.DecisionTreeClassifier()
# 输入数据建立模型
model.fit(x_data, y_data)

# 导出决策树
import graphviz # http://www.graphviz.org/dot_data = tree.export_graphviz(model, out_file = None, feature_names = ['house_yes','house_no','single','married','divorced','income'],class_names = ['no','yes'],filled = True,rounded = True,special_characters = True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render('cart')

graph

决策树——CART算法+实战（sklearn）相关推荐

02-23 决策树CART算法
文章目录决策树CART算法决策树CART算法学习目标决策树CART算法详解基尼指数和熵 CART算法对连续值特征的处理 CART算法对离散值特征的处理 CART算法剪枝生成剪枝后的决策树选 ...
决策树CART算法、基尼系数的计算方法和含义
决策树CART算法--基尼系数决策树的CART算法使用基尼系数来选择划分属性.一个数据集的纯度可以用基尼系数来度量 Gini(D)=∑k=1∣y∣∑k′≠kpkpk′=1−∑k=1∣y∣pk2\be ...
分类算法之决策树CART算法
1. CART算法的认识 Classification And Regression Tree,即分类回归树算法,简称CART算法,它是决策树的一种实现,通常决策树主要有三种实现,分别是ID3算法,C ...
机器学习第五篇：详解决策树-CART算法
01|前言: 本篇接着上一篇决策树详解,CART是英文"classification and regression tree"的缩写,翻译过来是分类与回归树,与前面说到的ID3.C ...
决策树-CART算法
总第80篇 01|前言: 本篇接着上一篇决策树详解,CART是英文"classification and regression tree"的缩写,翻译过来是分类与回归树,与前面说到 ...
cart算法_机器学习十大算法之一——决策树CART算法
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法. CART算法全称是Classification ...
cart算法实例matlab,matlab 决策树cart算法源代码
matlab源码决策树 c4.5 cart function D = CART(train_features, train_targets, params, region) % Classify u ...
决策树CART算法讲解
ID3和C4.5在上一篇,点击转载:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6053344.html
决策树Decision Tree+ID3+C4.5算法实战
决策树Decision Tree 决策树的三种算法: 举个栗子: 熵entropy的概念: 信息熵越大,不确定性越大.信息熵越小,不确定性越小. 其实就是排列组合之中的概率,概率相乘得到其中一个组合, ...

决策树——CART算法+实战（sklearn）

决策树——CART算法+实战（sklearn）相关推荐

最新文章

热门文章