“Python de l'arbre de décision” 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

Python de l'arbre de décision

# 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

arbre de décision

from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn import tree
>>> X, y = load_iris(return_X_y=True)
>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier()
>>> clf = clf.fit(X, y)
Tame Tern

Décision d'apprentissage du sketch

clf.predict([[2., 2.]])
Uninterested Unicorn

Décision d'apprentissage du sketch

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
X, y = load_iris(return_X_y=True)
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)
Uninterested Unicorn

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