Talaan ng mga Nilalaman:
Video: Paano mo ipapatupad ang isang puno ng desisyon sa Python?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Habang ipinapatupad ang puno ng desisyon, dadaan tayo sa sumusunod na dalawang yugto:
- Yugto ng Pagbuo. Paunang iproseso ang dataset. Hatiin ang dataset mula sa tren at subukan ang paggamit sawa pakete ng sklearn. Sanayin ang classifier.
- Yugto ng Operasyon. Gumawa ng mga prediksyon. Kalkulahin ang katumpakan.
Higit pa rito, paano ka magkasya sa isang puno ng desisyon sa Python?
Python | Decision Tree Regression gamit ang sklearn
- Hakbang 1: I-import ang mga kinakailangang library.
- Hakbang 2: I-initialize at i-print ang Dataset.
- Hakbang 3: Piliin ang lahat ng row at column 1 mula sa dataset hanggang “X”.
- Hakbang 4: Piliin ang lahat ng row at column 2 mula sa dataset hanggang “y”.
- Hakbang 5: Pagkasyahin ang decision tree regressor sa dataset.
- Hakbang 6: Paghuhula ng bagong halaga.
- Hakbang 7: I-visualize ang resulta.
Katulad nito, paano mo ipapatupad ang isang random na kagubatan sa Python?
- Nasa ibaba ang hakbang-hakbang na pagpapatupad ng Python.
- Hakbang 2: I-import at i-print ang dataset.
- Hakbang 3: Piliin ang lahat ng row at column 1 mula sa dataset hanggang x at lahat ng row at column 2 bilang y.
- Hakbang 4: I-fit ang Random forest regressor sa dataset.
- Hakbang 5: Paghula ng bagong resulta.
- Hakbang 6: I-visualize ang resulta.
Sa ganitong paraan, paano ipinapatupad ang mga puno sa Python?
Pagpasok sa a Puno Upang ipasok sa a puno ginagamit namin ang parehong klase ng node na nilikha sa itaas at magdagdag ng isang insert class dito. Inihahambing ng insert class ang halaga ng node sa parent node at nagpasyang idagdag ito bilang kaliwang node o kanang node. Sa wakas ang klase ng PrintTree ay ginagamit upang i-print ang puno.
Ano ang decision tree sa Python?
A puno ng desisyon ay parang flowchart puno istraktura kung saan ang isang panloob na node ay kumakatawan sa tampok (o katangian), ang sangay ay kumakatawan sa a desisyon panuntunan, at ang bawat node ng dahon ay kumakatawan sa kinalabasan. Ang pinakamataas na node sa a puno ng desisyon ay kilala bilang root node. Natututo itong maghati sa batayan ng halaga ng katangian.
Inirerekumendang:
Paano mo mahahanap ang katumpakan ng isang puno ng desisyon?
Katumpakan: Ang bilang ng mga tamang hula na ginawa na hinati sa kabuuang bilang ng mga hula na ginawa. Huhulaan namin ang karamihan sa klase na nauugnay sa isang partikular na node bilang True. i.e. gamitin ang mas malaking value attribute mula sa bawat node
Iba ba ang maraming desisyon sa mga nested na desisyon?
Mayroong dalawang karaniwang paraan upang pagsamahin ang dalawa kung pahayag: ang isa sa loob ng pahayagT, o ang pahayagF, ng isa pa. Parehong tinatawag na 'nested if statements', at ang huli ay maaari ding isulat sa anyo ng 'multiple-alternative decisions'. Pakitandaan na pareho silang magkaiba sa isa't isa
Ano ang lalim ng isang puno ng desisyon?
Ang lalim ng isang puno ng desisyon ay ang haba ng pinakamahabang landas mula sa ugat hanggang sa isang dahon. Ang laki ng isang puno ng desisyon ay ang bilang ng mga node sa puno. Tandaan na kung ang bawat node ng decision tree ay gagawa ng binary na desisyon, ang laki ay maaaring kasinglaki ng 2d+1−1, kung saan ang d ay ang lalim
Paano nagpapasya ang mga puno ng desisyon na hatiin?
Gumagamit ang mga decision tree ng maraming algorithm upang magpasya na hatiin ang isang node sa dalawa o higit pang mga sub-node. Sa madaling salita, maaari nating sabihin na ang kadalisayan ng node ay tumataas na may paggalang sa target na variable. Hinahati ng decision tree ang mga node sa lahat ng available na variable at pagkatapos ay pipiliin ang split na nagreresulta sa karamihan ng mga homogenous na sub-node
Ano ang isang node sa isang puno ng desisyon?
Ang decision tree ay isang flowchart-like structure kung saan ang bawat panloob na node ay kumakatawan sa isang 'pagsubok' sa isang katangian (hal kung ang isang coin flip ay lumalabas sa mga ulo o buntot), ang bawat sangay ay kumakatawan sa kinalabasan ng pagsubok, at ang bawat leaf node ay kumakatawan sa isang label ng klase (nakuha ang desisyon pagkatapos ma-compute ang lahat ng mga katangian)