Entscheidungsbaum Eine Pure-Python-Implementierung zum Erstellen eines Entscheidungsbaums aus mehrdimensionalen Trainingsdaten und ...
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Entscheidungsbaum Ranking & Zusammenfassung

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Entscheidungsbaum Beschreibung

Eine Pure-Python-Implementierung zum Erstellen eines Entscheidungsbaums aus multidimensionalen Trainingsdaten und für die Verwendung des Entscheidungsbaums zum Klassifizieren von nicht beschrifteten Daten Der Entscheidungstree ist eine Python-Modul-Implementierung zum Erstellen eines Entscheidungsbaums aus multidimensionalen Trainingsdaten und anschließend mit dem Entscheidungsbaum, um zukünftige Daten zu klassifizieren. So liefern Sie den Namen des Trainings-Datfilens an dieses Modul, und es ist der Rest für Sie ohne große Anstrengungen Ihres Parts. Ein Entscheidungsbaumklassifizierer besteht aus Merkmals-Tests, die in Form eines Baums angeordnet sind. Sie verknüpft mit dem Root-Knoten ein Feature-Test, der erwartet werden kann, dass sie maximal die verschiedenen möglichen Klassenetiketten für einen nicht verschlüsselten Datenvektor ausdehnt. Sie hängen dann am Wurzelknoten einen Satz von untergeordneten Knoten, eines für jeden Wert der Funktion, die Sie für den Wurzelknoten ausgewählt haben. Bei jedem solchen untergeordneten Knoten wählen Sie jetzt einen Feature-Test aus, der das meistklaristische Diskriminiermittel ist, da Sie bereits den Merkmalstest am Stammknoten angewendet haben und den Wert für diese Funktion beobachtet. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis Sie die Blattknoten des Baums erreichen. Die Blattknoten können entweder der maximal gewünschten Tiefe für den Entscheidungsbaum oder in den Fall entsprechen, wenn Sie die Funktionen ausführen, um die Funktionen zu testen. get_training_data () dt.show_training_data () root_node = dt.construct_decision_tree_cassifier () root_node.display_decision_tree ("") test_sample = Klassifizierung = dt.classifify (root_node, test_sample) drucken "Klassifizierung:", Klassifizierungsanforderungen: · Python

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