Decisivo Uma implementação Pure-Python para construir uma árvore de decisão de dados multidimensionais de treinamento e ...
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Uma implementação puro-python para construir uma árvore de decisão de dados de treinamento multidimensionais e para usar a árvore de decisão para classificar dados sem rotas O Decisiontree é uma implementação do módulo Python para construir uma árvore de decisão de dados de treinamento multidimensionais e, posteriormente, usando a árvore de decisão para classificar os dados futuros. Assumir que você organizou seus dados de treinamento na forma de uma tabela em um arquivo de texto, tudo o que você precisa fazer é Para fornecer o nome do DataFile de treinamento a este módulo e ele faz o resto para você sem muito esforço na sua parte.Um classificador de árvore de decisão consiste em testes de recursos que são organizados na forma de uma árvore. Você associa ao nó raiz Um teste de recurso que pode ser esperado para desambinciar maximamente os diferentes rótulos de classe possíveis para um vetor de dados sem riscos. Você então pendura no nó raiz um conjunto de nós filho, um para cada valor do recurso que você escolheu para o nó raiz. Em cada um desses nó filho, você agora seleciona um teste de recurso que é a mais discriminativa de classe, dada que você já aplicou o teste de recurso no nó raiz e observou o valor desse recurso. Este processo continua até chegar aos nós da folha da árvore. Os nós de folha podem corresponder à profundidade máxima desejada para a árvore de decisão ou para o caso quando você ficar sem recursos para testar Sintaxe de uso: DT = Decionstree (treinamento_datafile = "Treinamento.dat", debug1 = 1) DT. get_training_data () dt.show_training_data () root_node = dt.construct_decision_tree_classifier () root_node.display_node.display_decision_tree ("") test_sample = Classificação = DT.Classify (root_node, test_sample) Imprimir "Classificação:", Requisitos de Classificação: · Pitão

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