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🌳决策树(含python源代码)🌲

发布时间:2025-03-14 07:29:44来源:

在机器学习的世界里,决策树是一种简单却强大的算法,就像一棵倒挂的树,从根部开始分支,直到叶子节点。它通过一系列的判断条件来预测结果,特别适合处理分类和回归问题。🤔 比如,你想要判断一个人是否会购买某件商品,决策树可以通过年龄、收入、消费习惯等特征一步步缩小范围,最终得出结论。

想不想自己动手试试?下面是一个简单的Python实现👇:

```python

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

加载数据集

iris = load_iris()

X, y = iris.data, iris.target

创建决策树模型

clf = DecisionTreeClassifier()

clf.fit(X, y)

输出预测结果

print(clf.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]))

```

用这段代码,你可以轻松训练一个决策树模型!🚀 虽然这只是个基础示例,但通过调整参数,比如`max_depth`或`min_samples_split`,可以优化模型性能哦。💡 快去试试吧,说不定下一个数据科学家就是你!👩‍💻👨‍💻

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