決策樹構建

from sklearn import tree

import pydotplus
x = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = tree.decisiontreeclassifier()#決策樹分類器
clf = clf.fit(x, y)#對樣本x和對應的類y訓練決策樹
clf.predict([[2., 2.]])#為乙個新的樣本**屬於哪個類
clf.predict_proba([[2., 2.]])#**的屬於每個類的概率
dot_data=tree.export_graphviz(clf,out_file=none)#把clf轉成dot_data
graph=pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)#把dot_data轉成graph
graph.write_pdf("d:\\01.pdf")#把graph存成pdf就可看到訓練出來的決策樹長啥樣了

決策樹 ID3構建決策樹

coding utf 8 from math import log import operator 建立訓練資料集 defcreatedataset dataset 1,1,yes 1,1,yes 1,0,no 0,1,no 0,1,no 資料集的最後乙個元素作為該資料的標籤，是否是魚 labels...

遞迴構建決策樹

def majoritycnt classlist 傳入的引數是已經劃分完所有特徵之後的資料集,例如 yes yes maybe classcount 建立乙個字典 for vote in classlist if vote not in classcount.keys classcount vot...

利用資訊熵構建決策樹

決策樹演算法普遍存在於我們的日常生活中，我們在不經意間就會使用到決策樹。比如你在糾結是否要去一家公司工作時，可能會用到下面的決策樹 整個決策過程是這樣的 如果公司待遇高，你可能就願意去 如果待遇不高，你可能會繼續考慮公司的平台好不好。如果連平台都不好，那就直接拒絕。如果平台很好，你就會繼續考慮自己在...