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实验三-2001142026-雷浩然(实验报告).docx
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实验三-2001142026-雷浩然(实验报告).docx
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实验三
一、实验目的
1) 熟悉决策树的原理;
2) 熟练使用 sklearn 库中相关决策树分类算法、预测方法;
3) 熟悉 pydotplus、 GraphViz 等库中决策树模型可视化方法。
二、实验要求(题目及要求)
1)算法原理
决策树算法依据对一系列属性取值的判定得出最终决策。在每个非叶子
节点上进行一个特征属性的测试,每个分支表示这个特征属性在某个值域上
的输出,而每个叶子节点对应于最终决策结果。使用决策树进行决策的过程
就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出
分支,直到到达叶子节点,将叶子节点对应的类别作为决策结果。算法的目
的是产生一棵泛化性能强,即处理未见数据能力强的决策树。
2)具体要求
1) 利用相应库中算法对鸢尾花数据构建决策树;
了解 sklearn 相关库中决策树分类方法的接口,清洗、预处理处理鸢尾
花数据,说明该方法对数据集的要求。
2) 可视化决策树;
了解 pydotplus、GraphViz 等相关库中决策树可视化方法的接口,结合
上述构建方法中参数的设置,分析每次构建的树的层数及叶子数目。
3) 分别查看训练集、测试集上模型的评估指标(准确率);
对鸢尾花数据进行分割,或使用交叉验证等方法对每次形成的决策树进
行评估。
课程名称数据挖掘技术实验
实验成绩
指导教师 郭惠芳
实验报告
院系 大数据科教中心
专业班级 大数据 B201
学号 2001142026
姓名 雷浩然
日期 2023.4.25
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weixin_52780165
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