Sadržaj:

Kako implementirate stablo odlučivanja u Pythonu?
Kako implementirate stablo odlučivanja u Pythonu?

Video: Kako implementirate stablo odlučivanja u Pythonu?

Video: Kako implementirate stablo odlučivanja u Pythonu?
Video: Python programiranje - 12 - Rekurzija - Crtanje stabla, modul turtle 2024, Novembar
Anonim

Tokom implementacije stabla odlučivanja proći ćemo kroz sljedeće dvije faze:

  1. Faza izgradnje. Predobradite skup podataka. Podijelite skup podataka iz vlaka i testirajte koristeći Python sklearn paket. Obučite klasifikator.
  2. Operativna faza. Napravite predviđanja. Izračunajte tačnost.

Štaviše, kako uklapate stablo odlučivanja u Python?

Python | Regresija stabla odlučivanja koristeći sklearn

  1. Korak 1: Uvezite potrebne biblioteke.
  2. Korak 2: Inicijalizirajte i odštampajte skup podataka.
  3. Korak 3: Odaberite sve redove i kolonu 1 od skupa podataka do “X”.
  4. Korak 4: Odaberite sve redove i kolonu 2 od skupa podataka do “y”.
  5. Korak 5: Postavite regresor stabla odluka u skup podataka.
  6. Korak 6: Predviđanje nove vrijednosti.
  7. Korak 7: Vizualizacija rezultata.

Slično tome, kako implementirati slučajnu šumu u Pythonu?

  1. Ispod je korak po korak implementacija Pythona.
  2. Korak 2: Uvezite i odštampajte skup podataka.
  3. Korak 3: Odaberite sve redove i stupac 1 od skupa podataka do x i sve redove i stupac 2 kao y.
  4. Korak 4: Postavite regresor slučajne šume u skup podataka.
  5. Korak 5: Predviđanje novog rezultata.
  6. Korak 6: Vizualizacija rezultata.

Na ovaj način, kako se stabla implementiraju u Python-u?

Umetanje u a Drvo Za umetanje u a drvo koristimo istu klasu čvora kreiranu gore i dodajemo joj klasu umetanja. Klasa umetanja upoređuje vrijednost čvora sa roditeljskim čvorom i odlučuje da ga doda kao lijevi ili desni čvor. Konačno, klasa PrintTree se koristi za štampanje drvo.

Šta je stablo odlučivanja u Pythonu?

A drvo odlučivanja je sličan dijagramu toka drvo strukturu u kojoj interni čvor predstavlja svojstvo (ili atribut), grana predstavlja a odluka pravilo, a svaki listni čvor predstavlja ishod. Najviši čvor u a drvo odlučivanja je poznat kao korijenski čvor. Uči se particionirati na osnovu vrijednosti atributa.

Preporučuje se: