تنفيذ القرارات المتعلقة بـ (بيتون) باستخدام (سيكيت)

وأشجار القرار هي طريقة شعبية للتعلم الآلي تستخدم في مهام التصنيف والتراجع، ومن السهل تفسيرها، ويمكنها معالجة البيانات العددية والبيانات القاطعة على حد سواء، وفي بيتون، توفر مكتبة التعلم من الكفاءات وسيلة مباشرة لتنفيذ أشجار القرار.

بدء من التعلم

قبل تنفيذ شجرة القرار، تأكد من تركيب سائل التزلج يمكنك تركيبه باستخدام الرزمة

المكتبات الضرورية المستوردة

بدء باستيراد المكتبات المطلوبة:

بيانات تحديد المواقع والإعداد

على سبيل المثال، سنستخدم مجموعة بيانات (آيريس) كلاسيكية في تعلم الآلات

وبعد ذلك، قسمت البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار:

تدريب على عملية اتخاذ القرار

إنشاء مركز تصنيفي وتناسبه مع بيانات التدريب:

تقييم النموذج

نتوقع على مجموعة الاختبارات وتقييم الدقة:

طبع الدقة:

تصور اتخاذ القرار

To visualize the decision tree, use the export graphviz function:

تركيب رسوم بيانية إذا لزم الأمر:

ثمّ، يُولّدُ ويُظهرُ الصورةَ:

افتحي الصورة في بيئتكِ لرؤية قواعد القرار

خاتمة

إن تنفيذ أشجار القرار في بيتسون مع التعلم من الكفاءات أمر مباشر وفعال، وهي مفيدة لفهم أهمية السمة وتوقعات شفافة، وتجارب مع مختلف البارامترات والبيانات لتعميق فهمكم لهذا الخوارزمي المتناثر.