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机器学习算法整理(四)

接机器学习算法整理(三) 决策树 什么是决策树 比方说我们在招聘一个机器学习算法工程师的时候,会依照这样的流程进行逐层的评选,从而达到一个树形结构的决策过程。而在这棵树中,它的深度为3.最多通过3次判断,就能将我们的数据进行一个相应的分类。我们在这里每一个节点都可以用yes或者no来回答的问题,实际上我们真实的数据很多内容都是一个具体的数值。对于这些具体的数值,决策树是怎么表征的呢?我们先使用scikit-learn封装的决策树算法进行一下具体的分类。然后通过分类的结果再深入的认识一下决策树。这里我依然先加载鸢尾花数据集。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets if __name__ == "__main__": iris = datasets.load_iris() # 保留鸢尾花数据集的后两个特征 X = iris.data[:, 2:] y = iris.target plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y ==...

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