决策树模型——鸢尾花分类 剪枝前后正确率

决策树模型是一种常用的分类算法，可以用于鸢尾花分类。剪枝是为了解决过拟合问题而进行的一种策略。在剪枝之前和剪枝之后，我们可以通过交叉验证来评估模型的正确率。

下面是一个示例代码，演示了使用决策树模型对鸢尾花数据集进行分类，并比较了剪枝前后的正确率：

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.[model](https://wenku.csdn.net/doc/6401ace1cce7214c316ed7d8?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=model)_[select](https://wenku.csdn.net/doc/648c298bc37fb1329af644f5?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=select)ion import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTree[class](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac18cce7214c316ea9b4?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=class)ifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, [random](https://wenku.csdn.net/doc/6412b520be7fbd1778d4208c?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=random)_state=42) # 构造决策树模型（剪枝前） clf_before_pruning = DecisionTreeClassifier() clf_before_pruning.fit(X_train, y_train) # 预测并计算剪枝前的正确率 y_pred_before_pruning = clf_before_pruning.predict(X_test) accuracy_before_pruning = accuracy_sco

下载资源随意下

优质VIP博文免费学

优质文库回答免费看

C知道免费提问

付费资源9折优惠

向AI提问

相关推荐

相关知识

决策树可视化：鸢尾花数据集分类(附代码数据集)
鸢尾花——随机森林分类模型(RandomForestClassifier)
机器学习算法之决策树实现鸢尾花数据分类
决策树完成鸢尾花分类
分类算法3：决策树及R语言实现
【机器学习小实验5】基于决策树和随机森林的鸢尾花种类预测
基于决策树构建鸢尾花数据的分类模型并绘制决策树模型
决策树分类器（保姆级教学） 定义+特性+原理及公式+鸢尾花分类经典问题示例（完整Python代码带详细注释、保姆级分部代码解释及结果说明、决策树可视化及解释）
Python语言基于CART决策树的鸢尾花数据分类
基于机器学习的鸢尾花数据集的三分类算法的实现 C++

原文链接: 决策树模型——鸢尾花分类 剪枝前后正确率 https://www.huajiangbk.com/newsview1408145.html