随笔分类 -  sklearn

摘要：分类树和回归树参数差别： criterion 分类：使用信息增益， 回归： 均方误差MSE，使用均值。mse是父节点与叶子节点之间的均方误差，用来选择特征。同时也是用于衡量模型质量的指标。均方误差是正的，但是sklearn中的均方误差是负数。 绝对误差mae，使用中值。 注意：回归树的接口score 阅读全文

摘要：from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklear 阅读全文

摘要：import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 阅读全文

摘要：# 先构造正弦函数 + 噪音 import numpy as np rng = np.random.RandomState(1) X = np.sort(5 * rng.rand(80, 1), axis=0) # 生成 0~5之间随机数据，并排序，因为 sklearn用二维特征数据，所以定义数据时 阅读全文

摘要：from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine # 红酒数据 from sklearn.model_selection import train_test_split wine = load_wine() # 导入数据 阅读全文

摘要：graphviz是一款开源的可视化图形工具，在sklearn中，用于画决策树也很方便，其安装流程如下： 下载 链接：https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/windows/graphviz-2.38.msi 安装 双击下载好的安装包，根据提示安装，记住安 阅读全文