本文中讲解的是使用sklearn
实现决策树及其建模过程,包含
- 数据的清洗和数据分离
train_test_split
- 采用不同的指标,基尼系数或者信息熵进行建模,使用的是X_train和y_train
- 实例化
fit
拟合
- 预测功能:采用上面的两种实例化进行预测
y_pred = clf_gini.predict(X_test)
- 结果评估
- 混淆矩阵
- 准确率
- 分类报告
封装成函数实现
1 | import numpy as np |
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本文中讲解的是使用sklearn
实现决策树及其建模过程,包含
train_test_split
fit
拟合y_pred = clf_gini.predict(X_test)
1 | import numpy as np |
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