treeの使い方(sklearn) 決定木分析



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if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

re.split

read/readline

round/floor/ceil

split

sys.argv

time

while

write

zip

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 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

正規表現、メタ文字

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四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

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公開日:2020/2/24         

■説明
決定木による分類を実施します。scikit-learn等の各種ライブラリのインストールはこちら

■具体例
以下グラフにおいて特徴データからテストデータのラベル値を分類します。



プログラムは以下のとおり。

from sklearn import tree
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.array([[5,10],[8,50],[10,20]])  # 特徴データ
Y = np.array([1, 2, 3])    # 特徴データのラベル
t = np.array([[9,20]])    # テストデータ

clf = tree.DecisionTreeClassifier()    # 決定木の定義
clf.fit(X, Y)    # 特徴データにフィッティング
print(clf.predict(t))    # テストデータを分類

plt.plot([5,8,10],[10,50,20],'o')    # 特徴データのプロット
plt.plot([9],[20],'^')    # テストデータのプロット
plt.grid(True)
plt.show()


結果は3という値を返したと思います。確かに特徴データの3に近いところにあるので、結果は妥当かと思います。

■tree.DecisionTreeClassifierのパラメータ
主なパラメータは以下のとおり。

<criterion>
分割ルール。デフォルトはgini。

 gini:ジニ係数
 entropy:エントロピー

<max_depth>
決定木の深さの最大値。









サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

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random

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