Python中的决策树算法探索

作者：AllinToyou | 2024-06-16 13:32:01

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Python中的决策树算法探索

在Python中，决策树算法是一种常用的机器学习技术，用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法，并简要介绍其基本概念和用法。

如果你还没有安装scikit-learn库，你可以使用pip来安装它：

bash复制代码

pip install -U scikit-learn

python复制代码

	`from sklearn.datasets import load_iris`
	`from sklearn.model_selection import train_test_split`
	`from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier`
	`from sklearn.metrics import accuracy_score`

我们将使用鸢尾花（Iris）数据集作为示例，这是一个常用的多类分类问题的数据集。

python复制代码

我们将数据集划分为训练集和测试集，以便在训练模型后评估其性能。

python复制代码

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

使用DecisionTreeClassifier类来创建决策树分类器，并使用训练数据来拟合模型。

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