Pokok-pokok keputusan adalah metode pembelajaran mesin yang populer digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi.Mereka mudah untuk menafsirkan dan dapat menangani data numerik maupun kategori.Dalam Python, perpustakaan scikit-learn menyediakan cara yang mudah untuk menerapkan pohon keputusan.

Mulai dari Scikit-learn

Sebelum menerapkan pohon keputusan, pastikan Anda memasang scikit-learn. Anda dapat memasangnya dengan menggunakan pip:

[[GALAT:0]]

Mengimpor Pustaka yang Diperlukan

Mula dengan mengimpor pustaka yang diperlukan:

Memuat Data dan Persiapan

Sebagai contoh, kita akan menggunakan dataset Iris, klasik dalam pembelajaran mesin:

Selanjutnya, membagi data ke dalam pelatihan dan pengujian set:

Pelatihan Pelatihan Pelatihan Pohon Keputusan

FACOEN membuat contoh dari pengkelas dan cocok dengan data pelatihan:

[[FLT]]

Menghindarkan Modelnya

Membuat prediksi pada tes set dan akurasi yang sangat akurat:

Cetak ketepatan:

Membayangkan Pohon Keputusan

. Untuk memvisualisasikan pohon keputusan, gunakan fungsi export graphviz:

Pasang grafviz jika diperlukan:

Lalu, hasilkan dan tampilkan visualisasinya:

Anda harus melihat aturan keputusan.

Kekecualian Kesimpulan

Melaksanakan pohon keputusan dalam Python dengan scikit-learn adalah mudah dan efektif. mereka berguna untuk memahami fitur penting dan membuat prediksi transparan. eksperimen dengan parameter dan dataset yang berbeda untuk memperdalam pemahaman Anda tentang algoritma serbaguna ini.