스키트-러닝을 사용하여 파이썬에서 결정 트리를 구현

Decision 나무는 분류 및 회귀 작업에 사용되는 인기있는 기계 학습 방법입니다. 그들은 해석하기 쉽고 수치 및 categorical 데이터를 처리 할 수 있습니다. Python에서 scikit-learn 라이브러리는 결정적인 나무를 구현하는 직선 방법을 제공합니다.

Scikit-learn 시작하기

결정 트리를 구현하기 전에, 당신은 scikit-learn 설치. 당신은 pip을 사용하여 그것을 설치할 수 있습니다:

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수입 Necessary 도서관

필요한 라이브러리를 가져 오기로 시작:

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적재 및 준비 자료

이 예제의 경우, Iris dataset, 기계 학습의 고전을 사용할 수 있습니다.

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다음, 훈련 및 테스트 세트로 데이터를 분할:

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Decision Tree 교육

classifier의 인스턴스를 만들고 훈련 데이터에 맞게:

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모델 평가

테스트 세트에 대한 예측을 확인하고 정확도를 평가하십시오.

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정확도를 인쇄하십시오:

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Decision Tree를 시각화

결정 트리를 시각화하려면 export graphviz 함수를 사용합니다.

필요한 경우 graphviz 설치:

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그런 다음 시각화를 생성하고 표시하십시오.

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당신의 환경에 대한 시각화를 열어 결정 규칙을 볼 수 있습니다.