实例：决策树与随机森林

最新推荐文章于 2024-08-24 03:00:00 发布
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分类专栏： 【Machine Learning】 文章标签： 决策树 随机森林 Python 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhanshen112/article/details/96376916
本文通过两个实际案例展示了如何使用决策树和随机森林进行数据分析。案例一涉及员工离职率，利用HR数据集分析影响离职的因素；案例二关注糖尿病预测，基于印第安人糖尿病数据集探讨相关因素。详细解答可参考提供的jupyter notebook文件。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

下面是一个决策树与随机森林的应用实例。

问题1

下面有一个HR统计的关于员工离职率的CSV数据集，里面记录了员工的薪酬高低、工作时长、同时负责的项目数、是否离职等数据，数据已经数字或者标签化。

数据集的链接如下：员工离职因素数据集

试用决策树与随机森林分析数据集label元素之间的关系。

解答1

具体的解答可以参考：Decision Tree and Random forest.ipynb
下面是利用jupyter 运行代码的显示
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

问题2

下面有一个印第安人糖尿病患病情况的CSV数据集，里面记录了bmi,age，是否患糖尿病等数据，数据已经数字或者标签化。

数据集的链接如下：pima-indians-diabetes

试用决策树与随机森林分析数据集label元素之间的关系。

解答2

具体的解答可以参考：Exercise_DecisionTree and Random Forest.ipynb

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