Daftar Isi:
Video: Bagaimana Anda menerapkan pohon keputusan dengan Python?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48
Saat menerapkan pohon keputusan, kita akan melalui dua fase berikut:
- Fase Bangunan. Praproses kumpulan data. Pisahkan dataset dari kereta dan uji menggunakan Python paket sklear. Latih pengklasifikasi.
- Fase Operasional. Membuat prediksi. Hitung akurasinya.
Selanjutnya, bagaimana Anda menyesuaikan pohon keputusan dengan Python?
Python | Regresi Pohon Keputusan menggunakan sklearn
- Langkah 1: Impor perpustakaan yang diperlukan.
- Langkah 2: Inisialisasi dan cetak Dataset.
- Langkah 3: Pilih semua baris dan kolom 1 dari dataset ke “X”.
- Langkah 4: Pilih semua baris dan kolom 2 dari dataset ke “y”.
- Langkah 5: Sesuaikan regressor pohon keputusan dengan dataset.
- Langkah 6: Memprediksi nilai baru.
- Langkah 7: Memvisualisasikan hasilnya.
Demikian pula, bagaimana Anda menerapkan hutan acak dengan Python?
- Di bawah ini adalah langkah demi langkah implementasi Python.
- Langkah 2: Impor dan cetak kumpulan data.
- Langkah 3: Pilih semua baris dan kolom 1 dari kumpulan data ke x dan semua baris dan kolom 2 sebagai y.
- Langkah 4: Sesuaikan regressor hutan Acak ke dataset.
- Langkah 5: Memprediksi hasil baru.
- Langkah 6: Memvisualisasikan hasilnya.
Dengan cara ini, bagaimana pohon diimplementasikan dengan Python?
Memasukkan ke dalam Pohon Untuk memasukkan ke dalam pohon kami menggunakan kelas simpul yang sama yang dibuat di atas dan menambahkan kelas sisipan ke dalamnya. Kelas sisipan membandingkan nilai simpul ke simpul induk dan memutuskan untuk menambahkannya sebagai simpul kiri atau simpul kanan. Akhirnya kelas PrintTree digunakan untuk mencetak pohon.
Apa itu pohon keputusan dengan Python?
A pohon keputusan adalah seperti diagram alur pohon struktur di mana simpul internal mewakili fitur (atau atribut), cabang mewakili a keputusan aturan, dan setiap simpul daun mewakili hasilnya. Node paling atas di a pohon keputusan dikenal sebagai simpul akar. Ia belajar untuk mempartisi berdasarkan nilai atribut.
Direkomendasikan:
Bagaimana Anda menemukan keakuratan pohon keputusan?
Akurasi: Jumlah prediksi yang benar dibuat dibagi dengan jumlah total prediksi yang dibuat. Kami akan memprediksi kelas mayoritas yang terkait dengan node tertentu sebagai True. yaitu menggunakan atribut nilai yang lebih besar dari setiap node
Bagaimana Anda menerapkan pohon pencarian biner di Jawa?
Menerapkan Binary Search Tree (BST) di Java Subtree kiri dari sebuah node hanya berisi node dengan kunci kurang dari kunci node. Subpohon kanan dari sebuah node hanya berisi node dengan kunci lebih besar dari kunci node. Subpohon kiri dan kanan masing-masing juga harus berupa pohon pencarian biner. Tidak boleh ada node duplikat
Bagaimana Anda membuat pohon keputusan di R?
Apa itu Pohon Keputusan? Langkah 1: Impor data. Langkah 2: Bersihkan kumpulan data. Langkah 3: Buat set kereta/tes. Langkah 4: Bangun modelnya. Langkah 5: Buat prediksi. Langkah 6: Ukur kinerja. Langkah 7: Tune hyper-parameter
Apa yang dimaksud dengan simpul dalam pohon keputusan?
Pohon keputusan adalah struktur seperti diagram alur di mana setiap simpul internal mewakili 'pengujian' pada atribut (misalnya apakah lemparan koin muncul kepala atau ekor), setiap cabang mewakili hasil pengujian, dan setiap simpul daun mewakili label kelas (keputusan diambil setelah menghitung semua atribut)
Bagaimana Anda membuat pohon keputusan di PowerPoint?
Pada artikel ini, saya akan menyesuaikan template mindmap dari Envato Elements untuk membuat pohon keputusan sederhana. Dengan mengingat dasar-dasar itu, mari buat pohon keputusan di PowerPoint. Gambarlah Pohon Keputusan di atas Kertas. Pilih & Unduh Template MindMap. Format Node & Cabang. Masukkan Informasi Anda