决策树之scikit-learn

实例

python 复制代码
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt

# Load iris dataset
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Fit the classifier
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)

# Plot the decision tree
plt.figure(figsize=(15, 10))
tree.plot_tree(clf)
plt.show()
相关推荐
cici1587413 小时前
彩色图像模糊增强(Fuzzy Enhancement)MATLAB 实现
开发语言·算法·matlab
宝贝儿好14 小时前
【LLM】第二章:HuggingFace入门学习
人工智能·深度学习·神经网络·学习·算法·自然语言处理
凌波粒14 小时前
LeetCode--491.递增子序列(回溯算法)
数据结构·算法·leetcode
啵啵啵鱼14 小时前
数组---完
算法·排序算法
嘿黑嘿呦14 小时前
chap 8排序
算法·蓝桥杯·排序算法·软件工程
richdata14 小时前
需求预测终极指南:零售商品预测方法、算法与AI实践
人工智能·算法·零售
隔窗听雨眠15 小时前
C语言函数递归从入门到精通(下):性能优化与工程实践
c语言·算法·性能优化
退休倒计时15 小时前
【每日一题】LeetCode 146. LRU 缓存 TypeScript
算法·leetcode·缓存·typescript
珊瑚里的鱼15 小时前
【递归】汉诺塔
算法·深度优先
cvcode_study15 小时前
Scikit-learn
python·机器学习·scikit-learn