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如果大家處於python入門階段或者機器學習的初級階段，可以嘗試用著名統計學家fisher統計的iris（鳶尾草分類）資料進行試驗,這段code**於sk-learn官網，為了更好地說明結果，我做了一些改進：
其中如（2,4）分別代表了第乙個最佳的分割屬性（如：葉長）和該次屬性結點選擇中總共有幾個剩餘屬性，最後的""中「"代表進入了上行左側分支，數字集合代表各屬性下面劃分類別的閾值。如下所示：
原文有完整**，想要學習的可以去看一下。
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資料探勘之決策樹
熟悉掌握決策樹的原理，熟練掌握決策樹的生成方法與過程 anaconda sklearn pydotplus 決策樹是乙個非引數的監督式學習方法，主要用於分類和回歸。演算法的目標是通過推斷資料特徵，學習決策規則從而建立乙個 目標變數的模型。from sklearn import tree x 0 0 ...
資料探勘之決策樹
決策樹是乙個非引數的監督式學習方法，主要用於分類和回歸。演算法的目標是通過推斷資料特徵，學習決策規則從而建立乙個 目標變數的模型。利用anaconda sklearn生成決策樹並利用決策樹進行 利用pydotplus來顯示 from sklearn import tree x 0 0 1,1 y 0...
資料探勘決策樹分類演算法簡介
決策樹是以例項為基礎的歸納學習演算法。它從一組無次序 無規則的元組中推理出決策樹表示形式的分類規則。它採用自頂向下的遞迴方式，在決策樹的內部結點進行屬性值 的比較，並根據不同的屬性值從該結點向下分支，葉結點是要學習劃分的類。從根到葉結點的一條路徑就對應著一條合取規則，整個決策樹就對應著一組析取表示式...