كيف تقوم بتطبيق شجرة القرار في بايثون؟

2025 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2025-01-22 17:16

أثناء تنفيذ شجرة القرار ، سنمر بالمرحلتين التاليتين:

1. مرحلة البناء. المعالجة المسبقة لمجموعة البيانات. قسّم مجموعة البيانات من القطار واختبرها باستخدام بايثون حزمة sklearn. تدريب المصنف.
2. مرحلة التشغيل. قم بعمل تنبؤات. احسب الدقة.

علاوة على ذلك ، كيف تتناسب مع شجرة القرار في بايثون؟

بايثون | انحدار شجرة القرار باستخدام sklearn

1. الخطوة 1: استيراد المكتبات المطلوبة.
2. الخطوة 2: تهيئة مجموعة البيانات وطباعتها.
3. الخطوة 3: حدد جميع الصفوف والعمود 1 من مجموعة البيانات إلى "X".
4. الخطوة 4: حدد كل الصفوف والعمود 2 من مجموعة البيانات إلى "y".
5. الخطوة 5: قم بملاءمة معامل رجوع شجرة القرار إلى مجموعة البيانات.
6. الخطوة 6: توقع قيمة جديدة.
7. الخطوة 7: تصور النتيجة.

وبالمثل ، كيف تقوم بتطبيق غابة عشوائية في بايثون؟

1. يوجد أدناه تطبيق خطوة بخطوة في Python.
2. الخطوة 2: استيراد مجموعة البيانات وطباعتها.
3. الخطوة 3: حدد جميع الصفوف والعمود 1 من مجموعة البيانات إلى x وجميع الصفوف والعمود 2 كـ y.
4. الخطوة 4: احتواء Random Forest regressor على مجموعة البيانات.
5. الخطوة 5: توقع نتيجة جديدة.
6. الخطوة 6: تصور النتيجة.

بهذه الطريقة ، كيف يتم تنفيذ الأشجار في بايثون؟

الإدراج في ملف شجرة لإدراجها في ملف شجرة نستخدم نفس فئة العقدة التي تم إنشاؤها أعلاه ونضيف فئة insert إليها. تقارن فئة insert قيمة العقدة بالعقدة الأصلية وتقرر إضافتها كعقدة يسرى أو عقدة يمنى. أخيرًا ، يتم استخدام فئة PrintTree لطباعة ملف شجرة.

ما هي شجرة القرار في بايثون؟

أ شجرة القرار يشبه المخطط الانسيابي شجرة الهيكل حيث تمثل العقدة الداخلية ميزة (أو سمة) ، يمثل الفرع أ قرار القاعدة ، وتمثل كل عقدة طرفية النتيجة. العقدة العلوية في ملف شجرة القرار تُعرف باسم عقدة الجذر. يتعلم التقسيم على أساس قيمة السمة.