机器学习（五）：Python 决策树

Python实现决策树机器学习

最新推荐文章于 2025-09-26 00:24:50 发布

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#机器学习

本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，重点介绍了如何使用Python进行实现。通过实例解析，详细解释了决策树的构建过程，包括特征选择、节点划分和模型评估等关键步骤。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#导入数据
dataset = pd.read_csv('Social_Network_Ads.csv')
X = dataset.iloc[:, [2, 3]].values
y = dataset.iloc[:, 4].values

#将数据集拆分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)


#特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler