MPR | 파이썬 의사결정나무 예제
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파이썬 의사결정나무 예제

파이썬 의사결정나무 예제

파이썬에서 sklearn은 기계 학습 알고리즘을 구현하는 데 필요한 모든 패키지를 포함하는 패키지입니다. 아래 명령에 따라 sklearn 패키지를 설치할 수 있습니다. pip 사용 : CART(분류 및 회귀 트리)는 C4.5와 매우 유사하지만 수치 대상 변수(회귀)를 지원하고 규칙 집합을 계산하지 않는다는 점에서 다릅니다. CART는 각 노드에서 가장 큰 정보 이득을 생성하는 기능 및 임계값을 사용하여 이진 트리를 생성합니다. 의사 결정 트리는 가장 강력하고 인기있는 알고리즘 중 하나입니다. 의사 결정 트리 알고리즘은 감독 학습 알고리즘의 범주에 속합니다. 연속 및 범주형 출력 변수 모두에 대해 작동합니다. 다른 분류자와 마찬가지로 DecisionTreeClassifier는 학습 샘플을 보유한 배열 X, 스파스 또는 조밀한 크기[n_samples, n_features]의 배열 Y, 학습에 대한 클래스 레이블을 보유한 크기 [n_samples]의 배열 두 개의 배열로 사용합니다. 샘플 : 안녕하세요 선생님, 나는 학생이고 나는 파이썬과 R을 사용하여 모두 의사 결정 트리와 앙상블 (바람직하게는, 랜덤 포레스트)에 대한 알고리즘을 개발해야합니다. 필수 구성: 의사 결정 트리, DecisionTree분류사, sklearn, numpy, 팬더 의사 결정 트리는 ML 알고리즘의 흰색 상자 유형입니다. 신경망과 같은 알고리즘의 블랙박스 유형에서는 사용할 수 없는 내부 의사 결정 논리를 공유합니다. 신경망 알고리즘에 비해 교육 시간이 더 빠릅니다. 의사 결정 트리의 시간 복잡성은 지정된 데이터의 레코드 수와 특성 수의 함수입니다.

의사 결정 트리는 확률 분포 가정에 의존하지 않는 배포가 없거나 파라메트릭이 아닌 메서드입니다. 의사 결정 트리는 높은 차원의 데이터를 정확하게 처리할 수 있습니다. 이 프로젝트는 의사 결정 트리 일러스트를 목표로하기 때문에 이것은 간단한 EDA입니다. #to 레이블을 추가하지만 교육 데이터의 일부가 아닌 pd.read_csv (r`H:PythonTreedata_banknote_authentication.txt`, 헤더 = 없음) 데이터 집합 = pd. DataFrame(data) dataset.columns = [`var`, `기울이기`, `커트`, `ent`, `bin`] 분류 및 회귀 트리 또는 CART 를 짧게 사용하면 분류 또는 회귀에 사용할 수 있는 의사 결정 트리 알고리즘을 참조하기 위해 Leo Breiman이 도입한 약어입니다. 예측 모델링 문제. 또한 읽기: 아나콘다 파이썬으로 시작하기 | 단계 가이드 내가 사용 하는 마이크로 컨트롤러 실행 MicroPython-만약 당신이 호기심 Pycom에 의해 LoPy를 사용 하 고 – 따라서 그것은 매우 작은 수정 된 데이터 집합으로 그것에 실행 하도록 적응 하는 것은 매우 간단. 그러나 ML을 접하고 여전히 파이썬을 배우고 있으며 교육을 위해 레이블이 지정된 데이터 집합과 테스트를위한 레이블이 지정되지 않은 데이터 집합을 시도해야한다고 제안하는 위의 예제를 주어 쉽게 수행 할 수 있습니까? 나는 당신의 교차 유효성 검사 기능을 검사하려고하고 제대로 작동하려면 레이블이 필요한 것 같다 (나는 그것에 대해 귀하의 게시물을 보았다 – https://machinelearningmastery.com/implement-resampling-methods-scratch-python/).

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