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¿Cómo se implementa un árbol de decisiones en Python?
¿Cómo se implementa un árbol de decisiones en Python?

Video: ¿Cómo se implementa un árbol de decisiones en Python?

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Video: Arboles de decisión con Python 2024, Marcha
Anonim

Mientras implementamos el árbol de decisiones, pasaremos por las siguientes dos fases:

  1. Fase de construcción. Procesar previamente el conjunto de datos. Divida el conjunto de datos del tren y pruebe con Pitón paquete sklearn. Entrena al clasificador.
  2. Fase operativa. Hacer predicciones. Calcule la precisión.

Además, ¿cómo se ajusta a un árbol de decisiones en Python?

Python | Regresión del árbol de decisión con sklearn

  1. Paso 1: Importe las bibliotecas necesarias.
  2. Paso 2: inicialice e imprima el conjunto de datos.
  3. Paso 3: Seleccione todas las filas y la columna 1 del conjunto de datos a "X".
  4. Paso 4: Seleccione todas las filas y la columna 2 del conjunto de datos a "y".
  5. Paso 5: Ajustar el regresor del árbol de decisión al conjunto de datos.
  6. Paso 6: predecir un nuevo valor.
  7. Paso 7: Visualización del resultado.

Del mismo modo, ¿cómo se implementa un bosque aleatorio en Python?

  1. A continuación se muestra la implementación de Python paso a paso.
  2. Paso 2: Importe e imprima el conjunto de datos.
  3. Paso 3: seleccione todas las filas y la columna 1 del conjunto de datos ax y todas las filas y la columna 2 como y.
  4. Paso 4: Ajuste el regresor de bosque aleatorio al conjunto de datos.
  5. Paso 5: predecir un nuevo resultado.
  6. Paso 6: Visualización del resultado.

De esta forma, ¿cómo se implementan los árboles en Python?

Insertar en un Árbol Para insertar en un árbol usamos la misma clase de nodo creada anteriormente y le agregamos una clase de inserción. La clase de inserción compara el valor del nodo con el nodo principal y decide agregarlo como un nodo izquierdo o un nodo derecho. Finalmente, la clase PrintTree se usa para imprimir el árbol.

¿Qué es el árbol de decisiones en Python?

A árbol de decisión es como un diagrama de flujo árbol estructura donde un nodo interno representa una característica (o atributo), la rama representa un decisión regla, y cada nodo hoja representa el resultado. El nodo superior en un árbol de decisión se conoce como el nodo raíz. Aprende a particionar sobre la base del valor del atributo.

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