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? ? 樹形結(jié)構(gòu)分類器，通過(guò)順序詢問(wèn)分類點(diǎn)的屬性決定分類點(diǎn)的最終類別。通常根據(jù)特征的信息增益或其他指標(biāo)。構(gòu)建棵決策樹，在分類時(shí)，只需要按照決策樹中的結(jié)點(diǎn)一次順序判斷，即可得到樣本所屬的類別。

? ? sklearn庫(kù)：可以使用sklearn.treeDecision.DecisionTreeClassifier，參數(shù)如下：

• ?criterion:用于屬性選擇的準(zhǔn)則，可以傳入基尼系數(shù)‘gini’（默認(rèn)）或者entropy代表信息增益。
• ?max_features:表示在決策樹結(jié)點(diǎn)分裂時(shí)，從多少個(gè)特征中選擇最優(yōu)特征，可設(shè)置固定數(shù)目，百分比或其他標(biāo)準(zhǔn)。它默認(rèn)值是使用所有特征個(gè)數(shù)。 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score#交叉驗(yàn)證函數(shù)clf=DecisionTreeClassifier() iris=load_iris()#使用決策樹分類器作為評(píng)估模型，iris.data鳶尾花數(shù)據(jù)作為特征，iris.target鳶尾花分類標(biāo)簽作為目標(biāo)結(jié)果，設(shè)定cv為10，使用10折交叉驗(yàn)證，得到最終的交叉驗(yàn)證得分。print(cross_val_score(clf,iris.data,iris.target,cv=10)) print(clf.fit(iris.data,iris.target)) print(clf.predict(iris.data))

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總結(jié)

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