Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimanakah Kami Boleh Mengeluarkan Peraturan Keputusan Secara Program daripada Scikit-Learn Decision Trees Sambil Mengelakkan Perangkap Biasa?

Bagaimanakah Kami Boleh Mengeluarkan Peraturan Keputusan Secara Program daripada Scikit-Learn Decision Trees Sambil Mengelakkan Perangkap Biasa?

Oct 26, 2024 am 07:27 AM

How Can We Programmatically Extract Decision Rules from Scikit-Learn Decision Trees While Avoiding Common Pitfalls?

Mengekstrak Peraturan Keputusan daripada Scikit-Learn Decision Trees

Dalam pembelajaran mesin, pepohon keputusan biasanya digunakan untuk menangkap proses membuat keputusan dalam bentuk peraturan keputusan. Peraturan ini boleh diwakili sebagai senarai teks, memberikan pemahaman yang jelas tentang logik asas dalam pepohon keputusan.

Mengekstrak Peraturan Keputusan Secara Pemrograman

Fungsi Python tree_to_code membolehkan pengekstrakan peraturan keputusan daripada pokok keputusan terlatih. Ia mengambil masukan pepohon terlatih dan senarai nama ciri dan menjana fungsi Python yang sah yang mewakili peraturan keputusan.

<code class="python">def tree_to_code(tree, feature_names):
    # ...</code>
Salin selepas log masuk

Fungsi yang dijana mempunyai struktur yang sama seperti pepohon keputusan, menggunakan nested if -pernyataan lain untuk mewakili laluan keputusan. Apabila data input diberikan, fungsi mengembalikan output yang sepadan.

Contoh Output

Untuk pepohon keputusan yang cuba mengembalikan inputnya (nombor antara 0 dan 10 ), kod yang dijana mungkin kelihatan seperti:

<code class="python">def tree(f0):
  if f0 <= 6.0:
    if f0 <= 1.5:
      return [[ 0.]]
    else:  # if f0 > 1.5
      if f0 <= 4.5:
        if f0 <= 3.5:
          return [[ 3.]]
        else:  # if f0 > 3.5
          return [[ 4.]]
      else:  # if f0 > 4.5
        return [[ 5.]]
  else:  # if f0 > 6.0
    if f0 <= 8.5:
      if f0 <= 7.5:
        return [[ 7.]]
      else:  # if f0 > 7.5
        return [[ 8.]]
    else:  # if f0 > 8.5
      return [[ 9.]]</code>
Salin selepas log masuk

Batasan Pendekatan Lain

Beberapa perangkap biasa dalam mengekstrak peraturan keputusan daripada pokok keputusan termasuk:

  • Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Kami Boleh Mengeluarkan Peraturan Keputusan Secara Program daripada Scikit-Learn Decision Trees Sambil Mengelakkan Perangkap Biasa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

  • Kenyataan Laman Web ini
    Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

    Alat AI Hot

    Undresser.AI Undress

    Undresser.AI Undress

    Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

    AI Clothes Remover

    AI Clothes Remover

    Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

    Undress AI Tool

    Undress AI Tool

    Gambar buka pakaian secara percuma

    Clothoff.io

    Clothoff.io

    Penyingkiran pakaian AI

    Video Face Swap

    Video Face Swap

    Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

    Artikel Panas

    <🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
    4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
    Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
    4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
    Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
    3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

    Alat panas

    Notepad++7.3.1

    Notepad++7.3.1

    Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

    SublimeText3 versi Cina

    SublimeText3 versi Cina

    Versi Cina, sangat mudah digunakan

    Hantar Studio 13.0.1

    Hantar Studio 13.0.1

    Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

    Dreamweaver CS6

    Dreamweaver CS6

    Alat pembangunan web visual

    SublimeText3 versi Mac

    SublimeText3 versi Mac

    Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

    Topik panas

    Tutorial Java
    1673
    14
    Tutorial PHP
    1278
    29
    Tutorial C#
    1257
    24
    Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

    Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

    Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

    Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

    Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

    Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

    Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

    Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

    Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

    Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

    Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

    Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

    Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

    Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

    Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

    Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

    See all articles