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sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 详细说明

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()函数用于构建决策树,默认使用CART算法,现对该函数参数进行说明,参考的是scikit-learn 0.20.3版本.    sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_le…

树型权限管理插件：jQuery Tree Multiselect详细使用指南

1.认识jQuery Tree Multiselect 这个插件允许用户以树型的形式来呈现列表复选框的选择.多用于权限管理中用于分配不同的权限.使用文档,请参考:     https://github.com/patosai/tree-multiselect.js 2.运行环境 2.1.需要引入jquery.v1.8+版本和jquery ui.js 2.2.只能在IE8以上的版本中运行 3.效果图展示: 给角色分配权限中,操作栏中有两个按钮:修改和授权 点击授权按钮,效果如图: 直观的菜单呈现:…

easyui -tree的详细讲解

代码的具体实现 @{    ViewBag.Title = "人员查找";    ViewBag.LeftWidth = "200px";    ViewBag.MiddleWidth = "200px";}<html><head>     <link href="../../../Script/easyui/themes/bootstrap/easyui.css" rel="style…

sklearn.neighbors.NNeighborsClassifier 详细说明

平时会用到sklearn.neighbors.NNeighborsClassifier函数来构建K最邻近分类器,所以这里对NNeighborsClassifier中的参数进行说明,文中参考的是scikit-learn 0.20.3版本. NNeighborsClassifier函数中参数如下:        n_neighbors:类别预测时,选择的最邻近数据点数量,默认为5.设置该参数时需要注意,设置得过大容易将一些较远的样本引入,造成误分类,尤其是在数据密度分布不均匀时,不过这个问题可以通过…

sklearn 学习之分类树

概要 基于 sklearn 包自带的 iris 数据集,了解一下分类树的各种参数设置以及代表的意义.   iris 数据集介绍 iris 数据集包含 150 个样本,对应数据集的每行数据,每行数据包含每个样本的四个特征(花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度)和样本的类别信息,所以 iris 数据集是一个 150 行 5 列的二维表. iris 数据集总共有三类:Iris Setosa(山鸢尾).Iris Versicolour(杂色鸢尾),以及 Iris Virginica(维吉尼亚鸢尾),每…

sklearn官网-多分类问题

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.12.6. Multioutput classification Multioutput classification support can be…

sklearn学习总结（超全面）

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用…

决策树在sklearn中的实现

1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion 2.1.2 random_state & splitter 2.1.3 剪枝参数 2.1.4 目标权重参…

基于sklearn的分类器实战

已迁移到我新博客,阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战 完整代码实现见github:click me 一.实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据说明 一共有十个数据集,数据集中的数据属性有全部是离散型的,有全部是连续型的,也有离散与连续混合型的.通过对各个数据集的浏览,总结出各个数据集的一些基本信息如下: 连续型数据集: 1. diabets(4:8d-2c) 2. mozilla4(6:5d-2c) 3. pc1(7:21d-2c) 4. pc5(8:38d-2c) 5. wavefo…

机器学习之决策树原理和sklearn实践

1. 场景描述 时间:早上八点,地点:婚介所 '闺女,我有给你找了个合适的对象,今天要不要见一面?' '多大?' '26岁' '长的帅吗?' '还可以,不算太帅' '工资高吗?' '略高于平均水平' '会写代码吗?' '人家是程序员,代码写的棒着呢!' '好,把他的联系方式发过来吧,我抽空见一面' 上面的场景描述摘抄自,是一个典型的决策树分类问题,通过年龄.长相.工资.是否会编程等特征属性对介绍对象进行是否约会进行分类 决策树是一种自上而下,对样本数据进行树形分类的过程,由结点和有向边组成,每个…