什么是决策树呢?其实很直观,这样的就是
不说了,先看数据:
这是一个医疗检测的数据,前面六个是指标,具体是什么其实没有意义,说的好像化验单上的那些医学术语你都知道似得。最后一个就是结果。我们就是要构建一颗决策树,根据前面六个指标,预测最后结果是消极还是积极。当然,码代码之前我们先要对数据做一点处理。
对于后面这一行,我们当然是把消极变为0,积极变为1,结果大概呢就是这样的。so easy!
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本文介绍了决策树的基础知识,并通过实例展示了如何使用Python的sklearn库构建决策树。首先解释了决策树的概念,接着演示了数据预处理过程,将结果转化为0和1。文章还简单提及了决策树选择节点的依据——信息熵,并提供了完整代码和数据的GitHub链接。
什么是决策树呢?其实很直观,这样的就是
不说了,先看数据:
这是一个医疗检测的数据,前面六个是指标,具体是什么其实没有意义,说的好像化验单上的那些医学术语你都知道似得。最后一个就是结果。我们就是要构建一颗决策树,根据前面六个指标,预测最后结果是消极还是积极。当然,码代码之前我们先要对数据做一点处理。
对于后面这一行,我们当然是把消极变为0,积极变为1,结果大概呢就是这样的。so easy!
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