决策树sklearn实现（2）

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VIP免费原创最新推荐文章于 2026-03-29 11:31:14 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

李航《统计学习方法》第2版第5章编程生成决策树（ID3算法、C4.5算法）、调用sklearn模块实现（CART算法）（课本77页例题5.3） ID3生成决策树 import numpy as np from math import log def loadData(): datasets = [['青年', '否', '否', '一般', '否'], ['青年', '否', '否', '好', '否'], ['青年', '是', '否', '好', '是'], ['青年', '是', '是', '一般', '是'], . 阅读详情

上一篇文章已经讲了决策树的原理：模拟人决策过程，按因素影响程度从大到小，依次决策，得出最终结论。也讲了如何判断因素的影响程度的一种方法：信息增益越大，影响程度越大。也大致讲了递归构建决策树的过程，今天我们来使用sklearn实现决策树。

我不建议重复造轮子，除非当前轮子无法满足需求。sklearn实现决策树的核心代码就3句：

1.声明决策树模型

model=tree.DecisionTreeClassifier(
criterion="entropy" #这里使用entropy的方式，默认是gini
,random_state=30

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决策树的训练与保存 决策树模型的训练、调参；模型的保存与调用。语言：PYTHON。立即下载

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