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python中使用sCikit%lEArn的决策树算法运行错误

你好,你有读写的权限吗?尝试普通的文件读写操作: f=open('a.txt', 'w') 如果不能正常运行,那么尝试用管理员权限运行你的程序。或者,修改保存的文件名,'iris.doct'修改为其它的名字,如'abcd.dot'.

自变量量的筛选是根据其卡方显著性程度不断自动生成父节点和子节点,卡方显著性越高,越先成为预测根结点的变量(建模需要的变量),程序自动归并预测变量的不同类

1首先需要安装Cython,网上下载后进行本地安装pythonsetup.pyinstall2下载Sklearn包,进行本地安装(使用pip或easy_install总是出错,如cannotimportmurmurhash3_32,最终本地安装成功)3安装后可用nosetests-vsklearn来进行测试

sklearn中决策树分为DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor,所以用的算法是CART算法,也就是分类与回归树算法(classification and regression tree,CART),划分标准默认使用的也是Gini,ID3和C4.5用的是信息熵

用的是CART,因为可能会有数值变量,我昨天正好看到这个问题。python sklean中的决策树是用的哪一种决策树算法?-SofaSofa

调用这个包:sklearn.treesklearn(scikit-learn)可以去下载,解压后放入C:\Python27\Lib\site-packages直接使用。需要用同样的方法额外下载numpy和scipy包,不然会报错。例子:from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_select...

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier基本上使用的是CART,稍稍有区别的是它对CART的计算性能进行了优化。 你是不可以指定它使用其他算法的。但是你可以设置sklearn.tree.DecisionTreeClassifier中criterion参数为"entropy",也就是信息增益,这...

#coding=utf-8 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree iris = load_iris() clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(iris.data, iris.target) from sklearn.externals.six import StringIO import pydot ...

1首先需要安装Cython,网上下载后进行本地安装pythonsetup.pyinstall2下载Sklearn包,进行本地安装(使用pip或easy_install总是出错,如cannotimportmurmurhash3_32,最终本地安装成功)3安装后可用nosetests-vsklearn来进行测试

1首先需要安装Cython网载进行本安装pythonsetup.pyinstall 2载Sklearn包进行本安装(使用pip或easy_install总错cannotimportmurmurhash3_32终本安装功) 3安装用nosetests-vsklearn进行测试

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