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  • 机器学习算法 —— 决策树


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    🌟博客的简介(文章目录)

    目录

      • 背景描述
      • 数据说明
      • 数据来源
    • 决策树的介绍和应用
      • 决策树的介绍
      • 决策树的优点
      • 决策树的缺点
      • 决策树的应用
    • 实战
      • 演示
        • 导入模块
        • 训练模型
        • 数据和模型可视化(需要用到graphviz可视化库)
        • 模型预测
      • 基于penguins_raw数据集的决策树实战

    背景描述

    本次我们选择企鹅数据(palmerpenguins)进行方法的尝试训练,该数据集一共包含8个变量,其中7个特征变量,1个目标分类变量。共有150个样本,目标变量为 企鹅的类别 其都属于企鹅类的三个亚属,分别是(Adélie, Chinstrap and Gentoo)。包含的三种种企鹅的七个特征,分别是所在岛屿,嘴巴长度,嘴巴深度,脚蹼长度,身体体积,性别以及年龄。

    数据说明

    变量 描述
    species a factor denoting penguin species
    island a factor denoting island in Palmer Archipelago, Antarctica
    bill_length_mm a number den
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/137826449
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