Indholdsfortegnelse:
Video: Hvordan implementerer du et beslutningstræ i Python?
2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45
Under implementeringen af beslutningstræet vil vi gennemgå følgende to faser:
- Byggefase. Forbehandle datasættet. Opdel datasættet fra tog og test vha Python sklearn pakke. Træn klassificereren.
- Driftsfase. Lav forudsigelser. Beregn nøjagtigheden.
Desuden, hvordan tilpasser du et beslutningstræ i Python?
Python | Decision Tree Regression ved hjælp af sklearn
- Trin 1: Importer de nødvendige biblioteker.
- Trin 2: Initialiser og udskriv datasættet.
- Trin 3: Vælg alle rækkerne og kolonne 1 fra datasæt til "X".
- Trin 4: Vælg alle rækkerne og kolonne 2 fra datasæt til "y".
- Trin 5: Tilpas beslutningstræ-regressor til datasættet.
- Trin 6: Forudsigelse af en ny værdi.
- Trin 7: Visualisering af resultatet.
På samme måde, hvordan implementerer du en tilfældig skov i Python?
- Nedenfor er den trinvise implementering af Python.
- Trin 2: Importer og udskriv datasættet.
- Trin 3: Vælg alle rækker og kolonne 1 fra datasæt til x og alle rækker og kolonne 2 som y.
- Trin 4: Tilpas tilfældig skov-regressor til datasættet.
- Trin 5: Forudsigelse af et nyt resultat.
- Trin 6: Visualisering af resultatet.
Hvordan implementeres træer på denne måde i Python?
Indsættelse i en Træ At indsætte i en træ vi bruger den samme node-klasse, der er oprettet ovenfor, og tilføjer en insert-klasse til den. Insert-klassen sammenligner værdien af noden med den overordnede node og beslutter at tilføje den som en venstre node eller en højre node. Til sidst bruges PrintTree-klassen til at udskrive træ.
Hvad er beslutningstræ i Python?
EN beslutningstræ er et flowchart-lignende træ struktur, hvor en intern node repræsenterer træk (eller attribut), repræsenterer grenen en afgørelse regel, og hver bladknude repræsenterer resultatet. Den øverste knude i en beslutningstræ er kendt som rodknuden. Den lærer at partitionere på basis af attributværdien.
Anbefalede:
Hvordan finder du nøjagtigheden af et beslutningstræ?
Nøjagtighed: Antallet af korrekte forudsigelser divideret med det samlede antal forudsigelser. Vi vil forudsige majoritetsklassen, der er forbundet med en bestemt node, som Sand. dvs. brug den større værdi-attribut fra hver node
Hvad er dybden af et beslutningstræ?
Dybden af et beslutningstræ er længden af den længste vej fra en rod til et blad. Størrelsen af et beslutningstræ er antallet af noder i træet. Bemærk, at hvis hver node i beslutningstræet træffer en binær beslutning, kan størrelsen være så stor som 2d+1−1, hvor d er dybden
Hvordan laver man et beslutningstræ i R?
Hvad er beslutningstræer? Trin 1: Importer dataene. Trin 2: Rens datasættet. Trin 3: Opret tog/testsæt. Trin 4: Byg modellen. Trin 5: Lav forudsigelse. Trin 6: Mål ydeevne. Trin 7: Indstil hyper-parametrene
Hvad er en node i et beslutningstræ?
Et beslutningstræ er en flowchart-lignende struktur, hvor hver intern knude repræsenterer en 'test' på en attribut (f.eks. om en møntflip kommer op ad hoveder eller haler), hver gren repræsenterer resultatet af testen, og hver bladknude repræsenterer en klasseetiket (beslutning taget efter beregning af alle attributter)
Hvordan opretter du et beslutningstræ i PowerPoint?
I denne artikel vil jeg tilpasse en mindmap-skabelon fra Envato Elements for at skabe et simpelt beslutningstræ. Med disse grundlæggende ting i tankerne, lad os oprette et beslutningstræ i PowerPoint. Tegn beslutningstræet på papir. Vælg og download en MindMap-skabelon. Formater noder og filialer. Indtast dine oplysninger