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Comment implémenter un arbre de décision en Python ?
Comment implémenter un arbre de décision en Python ?
Anonim

Lors de la mise en œuvre de l'arbre de décision, nous passerons par les deux phases suivantes:

  1. Phase de construction. Prétraitez l'ensemble de données. Divisez l'ensemble de données du train et testez en utilisant Python paquet sklearn. Former le classificateur.
  2. Phase Opérationnelle. Faire des prédictions. Calculer la précision.

De plus, comment adapter un arbre de décision en Python ?

Python | Régression de l'arbre de décision à l'aide de sklearn

  1. Étape 1: Importez les bibliothèques requises.
  2. Étape 2: Initialisez et imprimez le jeu de données.
  3. Étape 3: sélectionnez toutes les lignes et la colonne 1 de l'ensemble de données à « X ».
  4. Étape 4: Sélectionnez toutes les lignes et la colonne 2 de l'ensemble de données à « y ».
  5. Étape 5: Adaptez le régresseur de l'arbre de décision à l'ensemble de données.
  6. Étape 6: Prédire une nouvelle valeur.
  7. Étape 7: Visualisation du résultat.

De même, comment implémenter une forêt aléatoire en Python ?

  1. Vous trouverez ci-dessous l'implémentation Python étape par étape.
  2. Étape 2: Importez et imprimez le jeu de données.
  3. Étape 3: Sélectionnez toutes les lignes et la colonne 1 de l'ensemble de données à x et toutes les lignes et la colonne 2 comme y.
  4. Étape 4: Ajustez le régresseur de forêt aléatoire au jeu de données.
  5. Étape 5: Prédiction d'un nouveau résultat.
  6. Etape 6: Visualisation du résultat.

De cette façon, comment les arbres sont-ils implémentés en Python ?

Insertion dans un Arbre A insérer dans un arbre nous utilisons la même classe de nœuds créée ci-dessus et y ajoutons une classe d'insertion. La classe insert compare la valeur du nœud au nœud parent et décide de l'ajouter en tant que nœud gauche ou nœud droit. Enfin, la classe PrintTree est utilisée pour imprimer le arbre.

Qu'est-ce que l'arbre de décision en Python ?

UNE arbre de décision est un organigramme arbre structure où un nœud interne représente une caractéristique (ou un attribut), la branche représente un décision règle, et chaque nœud feuille représente le résultat. Le nœud le plus haut dans un arbre de décision est connu comme le nœud racine. Il apprend à partitionner sur la base de la valeur de l'attribut.

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