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デシデンスツリー ランキングとまとめ
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デシデンスツリー 説明
多次元トレーニングデータからの決定木を構築し、非標識データを分類するための決定木の使用のための純粋なPython実装 DecisionTreeは、多次元トレーニングデータから決定木を構築するためのPythonモジュール実装であり、その後将来のデータを分類するために決定木を使用して、テキストファイルのテーブルの形でトレーニングデータを配しました。このモジュールにトレーニングデータファイルの名前を指定するために、それはあなたの部分にあまり努力しなくてもあなたのために残りを行います。決定ツリー分類器は、ツリーの形で配置されている機能テストで構成されています。ルートノードに関連付けられていないデータベクトルのさまざまなクラスラベルを最大限に曖昧にすることが期待できる機能テストに関連付けられています。その後、ルートノードのセットをルートノードのセットからハングして、ルートノードを選択した機能の各値に1つずつです。そのような子ノードごとに、すでにルートノードで機能テストを適用していることを確認し、その機能の値を観察したことを考えると、最もクラスの識別的な機能テストを選択します。このプロセスは、ツリーのリーフノードに到達するまで続けられます。リーフノードは、決定木に望まれる最大深さに対応するか、または機能が不足している場合には、TEST = DecisionTree（training_datafile = "training.dat"、debug1 = 1）dtのどちらかに対応します。 get_training_data（）dt.show_training_data（）root_node = dt.construct_decision_tree_classifier（）root_node.display_decisifier（）test_sample = classification = dt.classify（root_node、test_sample） "分類："、分類要件： ・Python
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