在Python Sklearn决策树使用机器学习算法称为决策树,我们可以代表了选择和决定的潜在后果,包括输出、输入成本,和公用事业。 监督学习方法组包括决策算法。它的工作原理与分类和连续的输出参数。 决策树算法决策树,类似于流程图,内部节点表示一个变量(或特性)的数据集,树枝表示决策规则,每一片叶子节点表示具体的结果决定。第一个节点的决策树图是根节点。我们可以分拆数据基于属性值对应于独立的特点。 的递归分区方法是树的划分成不同的元素。决策由这个决策树的综合辅助结构,它看起来像一个流程图。它提供了一个图解模型,准确反映个人原因和如何选择。因为这个性质的流程图,决策树很容易理解和理解。 决策树算法:它如何运作? 每个决策树算法的基本原则如下:
决策树回归使用决策树算法和预测未来事件产生深刻的连续的输出数据类型、决策树回归算法分析对象的属性和火车这台机器学习模型作为一个树。因为一套预定的离散数字不完全定义,输出或结果不离散。 这个模型说明了一个离散输出的板球比赛预测,预测一个特定的团队是否会赢得或失去比赛。 销售预测机器学习模型,预测公司的利润范围会增加整个财政年度根据公司的初步数据说明了连续输出。 决策树回归算法是利用在这个实例中预测连续值。 谈论sklearn决策树之后,让我们来看看他们是如何一步一步实现。 代码 输出:
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