“arbre de décision python” Réponses codées

Décision d'apprentissage du sketch

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_text
iris = load_iris()
decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0, max_depth=2)
decision_tree = decision_tree.fit(iris.data, iris.target)
r = export_text(decision_tree, feature_names=iris['feature_names'])
print(r)

Uninterested Unicorn

arbre de décision python

# Create Decision Tree classifer object
clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=3)

# Train Decision Tree Classifer
clf = clf.fit(X_train,y_train)

#Predict the response for test dataset
y_pred = clf.predict(X_test)

# Model Accuracy, how often is the classifier correct?
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

Ruben Visser

Décision d'apprentissage du sketch

tree.plot_tree(clf)

Uninterested Unicorn

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Les liaisons Python 2 pour RPM sont nécessaires pour ce module. Si vous avez besoin de support Python 3 Utilisez plutôt le module `DNF` ANSIBLE. Le module Python 2 YUM est nécessaire pour ce module. Si vous avez besoin de support Python 3, utilisez plutôt le module `DNF` ANSIBLE.

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