چگونه درخت تصمیم را در پایتون پیاده سازی می کنید؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

هنگام اجرای درخت تصمیم، دو مرحله زیر را طی خواهیم کرد:

1. فاز ساختمان. مجموعه داده را از قبل پردازش کنید. مجموعه داده را از قطار جدا کنید و با استفاده از آن تست کنید پایتون پکیج اسکلرن طبقه بندی کننده را آموزش دهید.
2. فاز عملیاتی پیش بینی کنید دقت را محاسبه کنید.

علاوه بر این، چگونه درخت تصمیم را در پایتون جا می دهید؟

پایتون | رگرسیون درخت تصمیم با استفاده از sklearn

1. مرحله 1: کتابخانه های مورد نیاز را وارد کنید.
2. مرحله 2: مجموعه داده را مقداردهی اولیه و چاپ کنید.
3. مرحله 3: تمام سطرها و ستون 1 را از مجموعه داده تا "X" انتخاب کنید.
4. مرحله 4: تمام سطرها و ستون 2 را از مجموعه داده به "y" انتخاب کنید.
5. مرحله 5: رگرسیور درخت تصمیم را به مجموعه داده برازش دهید.
6. مرحله 6: پیش بینی یک مقدار جدید.
7. مرحله 7: تجسم نتیجه

به طور مشابه، چگونه یک جنگل تصادفی را در پایتون پیاده سازی می کنید؟

1. در زیر پیاده سازی گام به گام پایتون آمده است.
2. مرحله 2: وارد کردن و چاپ مجموعه داده.
3. مرحله 3: همه سطرها و ستون 1 را از مجموعه داده به x و همه سطرها و ستون 2 را به عنوان y انتخاب کنید.
4. مرحله 4: رگرسیور جنگل تصادفی را به مجموعه داده برازش دهید.
5. مرحله 5: پیش بینی یک نتیجه جدید.
6. مرحله 6: تجسم نتیجه

به این ترتیب درخت ها در پایتون چگونه پیاده سازی می شوند؟

درج در a درخت برای درج در a درخت ما از همان کلاس گره ایجاد شده در بالا استفاده می کنیم و یک کلاس درج به آن اضافه می کنیم. کلاس insert مقدار گره را با گره والد مقایسه می کند و تصمیم می گیرد آن را به عنوان گره چپ یا راست اضافه کند. در نهایت از کلاس PrintTree برای چاپ استفاده می شود درخت.

درخت تصمیم در پایتون چیست؟

آ درخت تصمیم فلوچارت مانند است درخت ساختاری که در آن یک گره داخلی نشان دهنده ویژگی (یا ویژگی) است، شاخه نشان دهنده a است تصمیم گیری قانون، و هر گره برگ نشان دهنده نتیجه است. بالاترین گره در a درخت تصمیم به عنوان گره ریشه شناخته می شود. پارتیشن بندی را بر اساس مقدار مشخصه می آموزد.