决策树分类--鸢尾花

已于 2024-06-13 20:08:10 修改
阅读量1.3k 收藏 27
点赞数 14
分类专栏： 机器学习应用技术 文章标签： 决策树 分类 算法
于 2024-06-13 19:57:25 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44807756/article/details/139511705
版权

⚠申明： 未经许可，禁止以任何形式转载，若要引用，请标注链接地址。 全文共计6397字，阅读大概需要10分钟
🌈更多学习内容， 欢迎👏关注👀【文末】我的个人微信公众号：不懂开发的程序猿
⏰个人网站：https://jerry-jy.co/

❗❗❗知识付费，🈲止白嫖，有需要请后台私信或【文末】个人微信公众号联系我

决策树分类--鸢尾花

决策树分类–鸢尾花

任务需求

决策树深度的建立直接影响决策树的分类结果。但如果深度设置不恰当，会导致模型泛化能力不足或过拟合。所以在进行模型建立之前，有必要学习决策树模型深度与过拟合的关系。现有鸢尾花的部分数据样例如下表所示：
在这里插入图片描述

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
决策树模型——鸢尾花分类
pillow的博客
02-26 2万+
构建一个决策树分类模型，实现对鸢尾花的分类 1.lris数据集介绍： 鸢尾花数据集是机器学习领域中非常经典的一个分类数据集。数据集全名为：Iris Data Set，总共包含150行数据。 每一行由4个特征值及一个目标值（类别变量）组成。 其中4个特征值分别是：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度 目标值为3种不同类别的鸢尾花：山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾 2.读取数据 Iris...
Python实战：基于决策树模型的鸢尾花分类与可视化分析
最新发布
weixin_62375676的博客
04-14 1380
本项目基于经典的鸢尾花数据集，采用Python构建决策树分类模型并实现可视化分析。通过数据预处理（标准化、标签编码）和探索性分析（类别分布、特征相关性），建立决策树模型，准确率达96.67%。直观展示基于花瓣/花萼特征的关键决策路径。项目涵盖数据清洗、特征工程、建模评估全流程，突出可视化在模型解释中的重要作用。
通过决策树方法实现鸢尾花分类
weixin_44761578的博客
03-20 1311
程序思路：样本导入---分离样本得到待检测数据和标签---对检测数据贴标签---生成决策树---计算准确率---打印决策树。目标值-3类鸢尾花：setosa、vericolor、virginica。特征值-4个：花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度。利用决策树方法对鸢尾花进行分类。4、打印决策树和计算精度。
使用决策树对鸢尾花进行分类
KylinSchmidt的博客
07-31 8422
使用scitkitlearn中的决策树对鸢尾花进行分类
使用决策树的方法对鸢尾花卉Iris数据集进行分类
weixin_44959415的博客
03-25 2322
如果是浮点数，那么min_samples_leaf就是一个百分比，同上，celi(min_samples_leaf * n_samples)，数是向上取整的。具体方法是：从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；可以清晰看到决策树是怎么分类的。在可以评测哪个数据划分方式是最好的数据划分之前，集合信息的度量方式称为香农熵或者简称为熵(entropy)，常见的计算信息熵有3种，ID3，C4.5，CART。
决策树实战项目-鸢尾花分类
热门推荐
oxuzhenyi的博客
07-31 4万+
决策树实战项目-鸢尾花分类 一、实验介绍 1.1 实验内容 决策树是机器学习中一种简单而又经典的算法。本次实验将带领了解决策树的基本原理，并学习使用 scikit-learn 来构建一个决策树分类模型，最后使用此模型预测鸢尾花的种类。 1.2 实验知识点 决策树的基本原理。决策树在生成和修剪中使用的 ID3, C4.5 及 CART 算法。使用 scikit-learn 中提供的决策
鸢尾花分类实验-决策树_鸢尾花实验_鸢尾花分类实验-决策树_
10-04
在C++中实现决策树，首先需要导入包含鸢尾花数据集的文件，这个数据集通常包括花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度四个特征，以及对应的类别标签（Setosa、Versicolour、Virginica）。数据预处理是关键步骤，...
决策树实现iris鸢尾花分类-C++
04-28
在本文中，我们将介绍如何在C++中使用决策树算法来解决鸢尾花分类问题。 首先，我们需要准备鸢尾花数据集。可以从网上下载或使用机器学习库中的内置数据集，如scikit-learn。然后，我们需要对数据集进行预处理，包括...
决策树实现对鸢尾花分类
07-15
在这个案例中，我们将详细探讨如何利用Python来实现决策树对鸢尾花数据集的分类，并对其进行可视化。 首先，Python是数据科学和机器学习领域常用的编程语言，它拥有丰富的库支持，如`sklearn`（Scikit-Learn）库，...
基于机器学习的决策树 - 鸢尾花分类 Python 源码
02-20
在本文的代码示例中，我们将会使用scikit-learn提供的决策树分类器（DecisionTreeClassifier），通过这个分类器，我们可以方便地训练一个决策树模型，并用它来预测鸢尾花的品种。Python代码中会涉及以下关键步骤：...
决策树实现鸢尾花分类
Can Liu
10-22 1万+
介绍 在这篇博客中，我们使用以下几个库来实现决策树算法 scikit-learn机器学习库 scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目，从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了，该项目目前也是由一个志愿者团队在维护着。scikit-learn是python的一个开源机器学习模块，它建立在numpy，sci...
基于决策树的鸢尾花分类
04-21
决策树莺尾花
基于决策树的鸢尾花分类-附件资源
03-05
基于决策树的鸢尾花分类-附件资源
基于sklearn决策树算法对鸢尾花数据进行分类
m0_64336780的博客
05-22 1万+
决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观，模仿人类做决 策的过程，早期人工智能模型中有很多应用，现在更多的是使用基于决策树的一些集成学习 的算法。这章我们把决策树算法理解透彻非常有利于后面去学习集成学习。 特点 1. 可以处理非线性的问题 2. 可解释性强 没有θ 3. 模型简单，模型预测效率高 if else 4. 不容易显示的使用函数表达，不可微 决策树模型生成和预测 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数...
决策树做鸢尾花分类
weixin_42394925的博客
10-21 227
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split def decision_tree_isir(): #1,导入数据 iris = load_iris() #2.数据分类...
鸢尾花数据集分类（决策树，朴素贝叶斯，人工神经网络）
weixin_47151388的博客
04-17 4612
决策树的优点包括易于理解和解释，能够处理数值型和类别型数据，对缺失值不敏感，能够处理不相关特征，以及能够在相对较短的时间内对大型数据集做出预测等。它是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表这个特征的一个可能的取值，而每个叶子节点代表一个类别标签或者是一个数值。输入层接收外部输入，输出层产生最终的输出，而隐藏层在输入层和输出层之间进行信息的传递和转换。：根据选定的特征，将数据集分割成较小的子集，并递归地重复这个过程，直到子集中的样本都属于同一类别或达到停止条件。
机器学习算法之决策树实现鸢尾花数据分类
leva的博客
07-24 6901
** 决策树案例：鸢尾花数据分类 ** import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import warnings from sklearn import tree #决策树 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #分类树 from sklearn.model_selection import
基于决策树的鸢尾花图像分类
weixin_51756038的博客
04-13 1884
这样做的好处是可以将高维数据可视化成二维平面上的点，并通过不同的颜色和形状来表示它们的类别信息。但是，在前面决策树构建的代码中，只需要把决策树的参数max_depth修改为3，就能够做到预先限制决策树深度的作用，如下图所示。在分类问题中，决策树表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。下面的代码没有导出.dot格式的文件，如果要导出该类文件，只需将代码'out_file=None'中的'None'改成你想要的文件名即可。
决策树可视化：鸢尾花数据集分类(附代码数据集)
ABin_203的博客
05-08 2万+
决策树数据集实战可视化评价 决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子，流程图就是一种决策树。 有没有车，没车的话有没有房，没房的话有没有存款，没存款pass。这个流程就是一个简单的决策树。 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。通过很多次判断来决定是否符合某类的特征。 数据集 首先附上数据集： 链接：https://pan.bai...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

不懂开发的程序猿

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值