Questions tagged «decision-tree»

我可以从决策树中经过训练的树中提取出基本的决策规则（或“决策路径”）作为文本列表吗？ 就像是： if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' 谢谢你的帮助。

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关于如何将分类数据编码到Sklearn决策树中，有几篇文章，但是从Sklearn文档中，我们得到了这些 决策树的一些优点是： （...） 能够处理数字和分类数据。其他技术通常专用于分析仅具有一种类型的变量的数据集。有关更多信息，请参见算法。 但是运行以下脚本 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.DataFrame() data['A'] = ['a','a','b','a'] data['B'] = ['b','b','a','b'] data['C'] = [0, 0, 1, 0] data['Class'] = ['n','n','y','n'] tree = DecisionTreeClassifier() tree.fit(data[['A','B','C']], data['Class']) 输出以下错误： Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/tree/tree.py", …

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