def
decision_iris()
:"""用決策樹進行鳶尾花分類"""
#匯入資料
iris = load_iris(
)#劃分資料
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,random_state=6)
#決策樹預估器
estimator = decisiontreeclassifier(criterion=
"entropy"
) estimator.fit(x_train,y_train)
#模型評估
# 1.直接比對真實目標值與預估目標值
y_predict = estimator.predict(x_test)
print
("預估值：\n"
, y_predict)
print
(y_predict == y_test)
# 真實目標值與預估值比對
# 2.計算準確率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print
("準確率：\n"
, score)
#決策樹視覺化
python實現決策樹
決策樹是乙個 模型 他代表的是物件屬性與物件值之間的一種對映關係。樹中每個節點表示某個物件，而每個分叉路徑則代表某個可能的屬性值，而每個葉節點則對應從根節點到該葉節點所經歷的路徑所表示的物件的值。詳細關於決策樹的討論，請自行google。一 找到最優分割位置 1 針對樣本資料，需要在其不同的維度 d...
Python入門 決策樹
決策樹 decision tree 是一種樹形結構，其中每個內部節點表示乙個屬性上的測試，每個分支代表乙個測試輸出，每個葉節點代表一種類別。數學中的排列大家應該都學過，結果跟元素的順序有關，如果建立乙個列表，列出從1到20選擇3個數的所有排列，下面這兩項是不同的 5，8，10 8，5，10 舉個例子...
python畫決策樹
2.安裝python外掛程式graphviz pip install graphviz 3.安裝python外掛程式pydotplus。conda install c conda forge pydotplus 這樣環境就搭好了，有時候python會很笨，仍然找不到graphviz，這時，可以在 裡...