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dsc-decision-trees-lab-onl01-dtsc-pt-012120:使用scikit-learn构建树-实验
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2021-02-15
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使用scikit-learn构建树-实验 介绍 按照上一课中看到的简单示例,现在将为更复杂的数据集构建决策树。 该实验室涵盖了标准机器学习实践的所有主要领域,从数据获取到结果评估。 我们将按照上一课中看到的相同结构,继续使用Scikit-learn和Pandas库进行此分析。 目标 在本实验中,您将: 使用scikit-learn拟合决策树分类模型 使用熵和信息增益来确定在每个节点上分割的最佳属性 使用Python绘制决策树 UCI钞票认证数据集 在本实验中,您将使用一个流行的分类数据集称为“ UCI钞票身份验证数据集”。 该数据是从从真伪钞中拍摄的图像中提取的! 首先将笔记数字化,然后使用DSP技术进行数值转换。 最后一组工程特征本质上都是连续的,这意味着我们的数据集完全由浮点数组成,无需担心字符串。 如果您对如何创建数据集感到好奇,可以在访问UCI链接! 我们在数据集中具有以下属性
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dsc-decision-trees-lab-onl01-dtsc-pt-012120-master.zip (7个子文件)
dsc-decision-trees-lab-onl01-dtsc-pt-012120-master
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LICENSE.md 1KB
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