Taula de continguts:
2025 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2025-01-22 17:20
Durant la implementació de l'arbre de decisió passarem per les dues fases següents:
- Fase de construcció. Preprocessament del conjunt de dades. Dividiu el conjunt de dades del tren i proveu-lo Python paquet sklearn. Entrena el classificador.
- Fase Operativa. Fer prediccions. Calcula la precisió.
A més, com encaixa un arbre de decisió a Python?
Python | Regression de l'arbre de decisions mitjançant sklearn
- Pas 1: importeu les biblioteques necessàries.
- Pas 2: inicialitzeu i imprimiu el conjunt de dades.
- Pas 3: seleccioneu totes les files i la columna 1 del conjunt de dades a "X".
- Pas 4: seleccioneu totes les files i la columna 2 del conjunt de dades a "y".
- Pas 5: Ajusteu el regressor de l'arbre de decisió al conjunt de dades.
- Pas 6: predir un valor nou.
- Pas 7: Visualització del resultat.
De la mateixa manera, com implementeu un bosc aleatori a Python?
- A continuació es mostra la implementació de Python pas a pas.
- Pas 2: importa i imprimeix el conjunt de dades.
- Pas 3: seleccioneu totes les files i la columna 1 del conjunt de dades a x i totes les files i la columna 2 com a y.
- Pas 4: ajusteu el regressor forestal aleatori al conjunt de dades.
- Pas 5: predir un nou resultat.
- Pas 6: Visualització del resultat.
D'aquesta manera, com s'implementen els arbres a Python?
Inserint en a Arbre Per inserir en a arbre fem servir la mateixa classe de node creada anteriorment i afegim una classe d'inserció. La classe d'inserció compara el valor del node amb el node pare i decideix afegir-lo com a node esquerre o node dret. Finalment, s'utilitza la classe PrintTree per imprimir arbre.
Què és l'arbre de decisió a Python?
A arbre de decisions és un diagrama de flux arbre estructura on un node intern representa una característica (o atribut), la branca representa a decisió regla, i cada node de fulla representa el resultat. El node superior en a arbre de decisions es coneix com el node arrel. Aprèn a particionar sobre la base del valor de l'atribut.
Recomanat:
Quina és la definició d'entropia a l'arbre de decisió?
Entropia: un arbre de decisió es construeix de dalt a baix a partir d'un node arrel i implica dividir les dades en subconjunts que contenen instàncies amb valors similars (homogenis). L'algorisme ID3 utilitza l'entropia per calcular l'homogeneïtat d'una mostra
Com es troba la precisió d'un arbre de decisió?
Exactitud: el nombre de prediccions correctes fetes dividit pel nombre total de prediccions fetes. Anem a predir la classe majoritària associada a un node en particular com a True. és a dir, utilitzeu l'atribut de valor més gran de cada node
Quina és la profunditat d'un arbre de decisió?
La profunditat d'un arbre de decisió és la longitud del camí més llarg des d'una arrel fins a una fulla. La mida d'un arbre de decisió és el nombre de nodes de l'arbre. Tingueu en compte que si cada node de l'arbre de decisió pren una decisió binària, la mida pot ser tan gran com 2d+1−1, on d és la profunditat
L'arbre de decisió és una regressió?
Arbre de decisions - regressió. L'arbre de decisions construeix models de regressió o classificació en forma d'estructura d'arbre. El node de decisió superior d'un arbre que correspon al millor predictor anomenat node arrel. Els arbres de decisió poden gestionar tant dades categòriques com numèriques
Què és un node en un arbre de decisió?
Un arbre de decisió és una estructura semblant a un diagrama de flux en la qual cada node intern representa una "prova" d'un atribut (per exemple, si un llançament de moneda surt cap o cua), cada branca representa el resultat de la prova i cada node de fulla representa un etiqueta de classe (decisió presa després de calcular tots els atributs)