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Python可视化决策树【Matplotlib/Graphviz】

决策树是一种流行的有监督学习方法。决策树的优势在于其既可以用于回归,也可以用于分类,不需要特征缩放,而且具有比较好的可解释性,容易将决策树可视化。可视化的决策树不仅是理解你的模型的好办法,也是向其他人介绍你的模型的运作机制的有利工具。因此掌握决策树可视化的方法对于数据分析工作者来说非常重要。 机器学习相关教程:TensorFlow实战 | 机器学习基础 | 深入浅出Flask | Python基础 在这个教程里,我们将学习以下内容: 如何使用scikit-learn训练一个决策树模型 如何使用Matplotlib将决策树可视化 如何使用Graphviz将决策树可视化 如何将随机森林或决策树包中的单个决策树可视化 教程的代码可以从这里下载。现在让我们开始吧。 1、用scikit-learn训练决策树模型 为了可视化决策树,我们首先需要用scikit-learn训练出一个决策树模型。 首先导入必要的Python库: import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.data...

关于大数据的这些你该知道

面对海量的各种来源的数据,如何对这些零散的数据进行有效的分析,得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具,实现对数据的挖掘和分析,一个大数据分析平台涉及到的组件众多,如何将其有机地结合起来,完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。在搭建大数据分析平台之前,要先明确业务需求场景以及用户的需求,通过大数据分析平台,想要得到哪些有价值的信息,需要接入的数据有哪些,明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能,来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。 (1)操作系统的选择 操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台,要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统,正确的选择操作系统的版本。 (2)搭建Hadoop集群 Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心的设计是HDFS和MapReduce,HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,能...

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