决策树之鸢尾花分类

第5天-决策树

鸢尾花分类

决策树（Decision tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征的和标签的数据中总结出决策规则，并以树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。

决策树参数

代码

#决策树
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
tree = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
tree.fit(X,y)
print("决策树 training score: ",tree.score(X,y))
print("决策树 predict: ",tree.predict([[7,5,2,0.5],[7.5,4,7,2]]))