网站次页,用html写一个个人介绍,设计网站思路如何写,绵阳 网站开发树形结构分类器#xff0c;通过顺序询问分类点的属性决定分类点的最终类别。通常根据特征的信息增益或其他指标。构建棵决策树#xff0c;在分类时#xff0c;只需要按照决策树中的结点一次顺序判断#xff0c;即可得到样本所属的类别。 sklearn库#xff1a;可以使用s… 树形结构分类器通过顺序询问分类点的属性决定分类点的最终类别。通常根据特征的信息增益或其他指标。构建棵决策树在分类时只需要按照决策树中的结点一次顺序判断即可得到样本所属的类别。 sklearn库可以使用sklearn.treeDecision.DecisionTreeClassifier参数如下criterion:用于属性选择的准则可以传入基尼系数‘gini’默认或者entropy代表信息增益。 max_features:表示在决策树结点分裂时从多少个特征中选择最优特征可设置固定数目百分比或其他标准。它默认值是使用所有特征个数。 from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score#交叉验证函数clfDecisionTreeClassifier()
irisload_iris()#使用决策树分类器作为评估模型iris.data鸢尾花数据作为特征iris.target鸢尾花分类标签作为目标结果设定cv为10使用10折交叉验证得到最终的交叉验证得分。print(cross_val_score(clf,iris.data,iris.target,cv10))
print(clf.fit(iris.data,iris.target))
print(clf.predict(iris.data))
