Le dictionnaire étant un tableau associatif. Comme les données sont toutes numériques, les tests réalisés à chaque noeud, pour traduire la division des éléments s'écrivent de la manière suivante:
Soit X une liste de listes contenant: les éléments à classer, et les valeurs pour chacun des éléments:
X[i] fait alors référence à la valeur des éléments pour la colonne n°i. pour touts les éléments présents au noeud courant:
si X[i] <= valeur_seuil alors:
descendre vers le noeud fils gauche
sinon: descendre vers le noeud fils droit
Import des librairie et création de l'arbre de décision
from sklearn import tree
from import DecisionTreeClassifier
from import export_text
import pandas as pd
df = pd. read_csv ( "datas/", sep = ";")
#col = lumns
X = df. iloc [:, : - 1] # les données sont toutes les colonnes du tableau sauf la dernière
y = df. iloc [:, - 1] # les classes sont dans la dernière colonne (jouer/ne pas jouer)
clf = tree. DecisionTreeClassifier ()
clf = clf. Arbre de décision python ( Decision Tree Python ) - Kongakura. fit ( X, y) # on entraine l'arbre à l'aide du jeu de données
df
temps
température
humidité
vent
jouer
0
1
30
85
27
90
2
28
78
3
-1
21
96
4
20
80
5
18
70
6
65
7
22
95
8
9
24
10
11
12
75
13
accéder au paramètres calculés pour l'arbre
# Using those arrays, we can parse the tree structure:
n_nodes = clf.
Arbre De Décision Python Examples
Prédiction
Après avoir construit un arbre de décision, nous devons faire une prédiction à ce sujet. Fondamentalement, la prédiction consiste à naviguer dans l'arbre de décision avec la ligne de données spécifiquement fournie. Nous pouvons faire une prédiction à l'aide de la fonction récursive, comme ci-dessus. La même routine de prédiction est appelée à nouveau avec les nœuds gauche ou droit enfant. Hypothèses
Voici quelques-unes des hypothèses que nous faisons lors de la création de l'arbre de décision -
Lors de la préparation des arbres de décision, l'ensemble d'apprentissage est en tant que nœud racine. Qu'est-ce qu'un arbre de décisions | IBM. Le classificateur d'arbre de décision préfère que les valeurs des caractéristiques soient catégoriques. Si vous souhaitez utiliser des valeurs continues, elles doivent être discrétisées avant la création du modèle. En fonction des valeurs de l'attribut, les enregistrements sont distribués de manière récursive. Une approche statistique sera utilisée pour placer des attributs à n'importe quelle position de nœud, à savoir le nœud racine ou le nœud interne.
Arbre De Décision Python 1
Pour une construction plus complexe et / ou par lots, vous aurez besoin de la graphviz sur votre système, vous pouvez donc appeler le dot programme soit depuis un terminal, soit directement depuis Python, comme décrit dans maxymoo.
Il est à noter qu'au début, il est vide. Et que le premier split qui est effectué est ce qui permet de créer la racine. Arbre de décision python download. Elle est calculée en choisissant la branche qui admet le score Gini Maximal. 1- À l'initialisation, l'arbre est totalement vide. 2- Le score de toutes les décisions qu'il est possible de prendre est calculé. 3- La décision qui présente le score Gini maximal est choisie comme racine 4-Tant qu'il est possible de faire un split et que le critère d'arrêt n'est pas respecté 5- Pour chaque décision qu'il est possible d'ajouter à l'arbre; Faire 6. 6- Calcul du score Gini de la décision courante 7-Sélection de la décision admettant le score max et ajout de celle-ci à l'arbre Il existe de nombreuses conditions d'arrêt possible pour cet algorithme d'entraînement, mais les plus populaires sont les suivantes: La "maximum tree depth" qui signifie profondeur maximale de l'arbre, il s'agit d'arrêter le développement de l'arbre une fois qu'il a atteint une certaine profondeur, cela évitera que l'arbre construise des branches avec trop peu d'exemples et donc permettra d'éviter un sur apprentissage.
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