Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Arbor decisio algorithmus est valde popularis apparatus discendi algorithmus qui ad classificationem et regressionem negotiorum adhiberi potest. Haec est accurata introductio ad algorithmum decisionis arboris, incluso principiorum et causarum exsecutionum, necnon Pythonis codici respondentis.

Introductio ad arborem decidendi algorithm

basic conceptum

Lignum decisionis est lignum structurae pro classificatione vel regressione data. Nodis et marginibus constat, ubi quisque nodi interni experimentum plumae repraesentat, uterque ramus exitum probati repraesentat, et uterque nodi folium notam significat valorem vel regressionem.

Processus aedificate

Processus decisionis lignorum constructionis plerumque sequentes gradus includit:

1. Elige optimum features: Elige optimas lineas ad scindendas notitias secundum quamdam criterium (ut lucri informationes, Gini index, etc.).
2. Nodi crea: dataset scindite optimis notis utens et novos nodos pro quolibet ramo crea.
3. Recursively aedificare subtrees: Processus optimas lineas seligendas et schedulas scindendi pro quolibet infante nodi iteratur, donec conditio claudendi occurrat (ut nodi puritas ad certum gradum vel altitudinem arboris attingens valorem praesen- dium attingens).
4. Nodis folium aedificate: Nodi folii creantur, cum scindendi non amplius opus est, plerumque pittacium classis maioris pro arboribus classificationis, vel medium omnium punctorum notitiarum in subset ad regressionem arborum.

split iudicium

• notitia quaestum: mensurat reductionem in incerto in classificatione datae a pluma.
• Gini index: Mensurae puritatis notitia paro.
• Minimum medium quadratum errorem (MSE): Discissa criterium regressuum arborum.

Causa exsecutionis

Hoc est iudicium arboris classificationis casus adhibitis Pythone et scikit-discendo bibliothecam. Utemur Iris praeclaris dataset, quae continet lineamenta et genera trium florum iridis (Setosa, Versicolour, Virginica).

1. Data praeparatio

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
 
# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

Consilium arboris exemplum instituendi

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
 
# 初始化决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
 
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

Exemplum iudicium

from sklearn.metrics import accuracy_score
 
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
 
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

Visual decision tree

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import plot_tree
 
# 可视化决策树
plt.figure(figsize=(12, 12))
plot_tree(clf, filled=True, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names)
plt.show()

Summatim:

Praecedens codice ostendit quomodo bibliotheca scikit-discendo utatur ut Iris dataset oneretur, arborem decisionis classificantis instituat, exemplar perficiendi perpendat, et lignum decisionis visualize. Hoc in casu videre potes quomodo arbor decisionis opera et quomodo in usu applicationis uti possit.

Spero te omnes similem esse.