先用sk-learn構(gòu)建一個決策樹
對數(shù)據(jù)進行預處理：
數(shù)據(jù)預處理
處理后的數(shù)據(jù)
用sk-learns構(gòu)建決策樹有以下9個參數(shù)可以設(shè)置：
樹模型參數(shù)
一般第4個和第5個使用比較多役拴。
構(gòu)造決策樹
決策樹構(gòu)造成功后會返回其樹模型參數(shù)。
樹模型參數(shù)
決策樹可視化
首先需要下載兩個輔助模塊：graphviz和pydotplus
http://www.graphviz.org/Download..php在這個網(wǎng)址下載安裝對應系統(tǒng)的graphviz模塊科平。
然后下載pydotplus
>>>pip3 install pydotplus
下載安裝成功后就可以畫出決策樹了淤击。
繪制決策樹
繪制出的決策樹
SK-learns的參數(shù)優(yōu)化
我們先將數(shù)據(jù)集拆分成訓練集和測試集對算法進行驗證。
驗證算法
下一步汞贸，我們需要對構(gòu)造決策樹的參數(shù)進行優(yōu)化印机，這里需要用到一個模塊GridSearchCV。
參數(shù)優(yōu)化
