Სარჩევი:

როგორ ახორციელებთ გადაწყვეტილების ხეს პითონში?
როგორ ახორციელებთ გადაწყვეტილების ხეს პითონში?

ვიდეო: როგორ ახორციელებთ გადაწყვეტილების ხეს პითონში?

ვიდეო: როგორ ახორციელებთ გადაწყვეტილების ხეს პითონში?
ვიდეო: Decision Tree Classification in Python (from scratch!) 2024, დეკემბერი
Anonim

გადაწყვეტილების ხის განხორციელებისას ჩვენ გავივლით შემდეგ ორ ფაზას:

  1. შენობის ფაზა. მონაცემთა ნაკრების წინასწარ დამუშავება. მონაცემთა ნაკრების გაყოფა მატარებლისგან და ტესტის გამოყენებით პითონი sklearn პაკეტი. მოამზადეთ კლასიფიკატორი.
  2. საოპერაციო ფაზა. გააკეთეთ პროგნოზები. გამოთვალეთ სიზუსტე.

გარდა ამისა, როგორ ჯდება გადაწყვეტილების ხე პითონში?

პითონი | გადაწყვეტილების ხის რეგრესია sklearn-ის გამოყენებით

  1. ნაბიჯი 1: საჭირო ბიბლიოთეკების იმპორტი.
  2. ნაბიჯი 2: ინიციალიზაცია და ამობეჭდვა მონაცემთა ნაკრები.
  3. ნაბიჯი 3: აირჩიეთ ყველა სტრიქონი და სვეტი 1 მონაცემთა ნაკრებიდან "X"-მდე.
  4. ნაბიჯი 4: აირჩიეთ ყველა მწკრივი და სვეტი 2 მონაცემთა ნაკრებიდან „y“-მდე.
  5. ნაბიჯი 5: გადაწყვეტილების ხის რეგრესორის მორგება მონაცემთა ნაკრებში.
  6. ნაბიჯი 6: ახალი მნიშვნელობის პროგნოზირება.
  7. ნაბიჯი 7: შედეგის ვიზუალიზაცია.

ანალოგიურად, როგორ ახორციელებთ შემთხვევით ტყეს პითონში?

  1. ქვემოთ მოცემულია პითონის ეტაპობრივი განხორციელება.
  2. ნაბიჯი 2: მონაცემთა იმპორტი და დაბეჭდვა.
  3. ნაბიჯი 3: აირჩიეთ ყველა მწკრივი და სვეტი 1 მონაცემთა ნაკრებიდან x-მდე და ყველა მწკრივი და სვეტი 2 როგორც y.
  4. ნაბიჯი 4: მოათავსეთ შემთხვევითი ტყის რეგრესორი მონაცემთა ნაკრებში.
  5. ნაბიჯი 5: ახალი შედეგის პროგნოზირება.
  6. ნაბიჯი 6: შედეგის ვიზუალიზაცია.

ამ გზით, როგორ ხდება ხეების დანერგვა პითონში?

ა-ში ჩასმა ხე ა-ში ჩასმა ხე ჩვენ ვიყენებთ ზემოთ შექმნილ იმავე კვანძის კლასს და ვამატებთ მას ჩასმის კლასს. ჩასმა კლასი ადარებს კვანძის მნიშვნელობას მშობელ კვანძთან და გადაწყვეტს მის დამატებას მარცხენა ან მარჯვენა კვანძად. ბოლოს PrintTree კლასი გამოიყენება დასაბეჭდად ხე.

რა არის გადაწყვეტილების ხე პითონში?

ა გადაწყვეტილების ხე არის დიაგრამის მსგავსი ხე სტრუქტურა, სადაც შიდა კვანძი წარმოადგენს მახასიათებელს (ან ატრიბუტს), ტოტი წარმოადგენს a გადაწყვეტილება წესი და თითოეული ფოთლის კვანძი წარმოადგენს შედეგს. ყველაზე ზედა კვანძი ა გადაწყვეტილების ხე ცნობილია როგორც ძირეული კვანძი. ის სწავლობს დაყოფას ატრიბუტის მნიშვნელობის საფუძველზე.

გირჩევთ: