sklearn决策树算法DecisionTreeClassifier(API)的使用以及决策树代码实例 - 莺尾花分类

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决策树算法

决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种。(在西瓜书中有详细介绍)
(scikit-learn)提供的(DecisionTreeClassifier)类可以做多分类任务。

和其他分类器一样,(DecisionTreeClassifier)需要两个数组作为输入:
X: 训练数据,稀疏或稠密矩阵,大小为([n_samples, n_features])
Y: 类别标签,整型数组,大小为([n_samples])

参考文档

scikit-learn 1.10.1 DecisionTreeClassifier API User Guide
Example: a decision tree on the iris dataset

以上是关于sklearn决策树算法DecisionTreeClassifier(API)的使用以及决策树代码实例 - 莺尾花分类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

我们可以选择在 sklearn 中使用啥决策树算法吗?

sklearn 使用 id3 算法训练决策树

sklearn决策树算法DecisionTreeClassifier(API)的使用以及决策树代码实例 - 莺尾花分类

特征顺序会影响 sklearn 中的决策树算法吗?

sklearn-分类决策树

机器学习 sklearn 监督学习 分类算法 决策树 DecisionTree