文章目录
- 前言
- 决策树简介
- 安装和导入必需的包
- 选择数据集
- 分割数据集
- 构建决策树模型
- 模型评估
- 可视化决策树
- 优化决策树
- 结论
前言
决策树是一种基本的机器学习方法，它模拟人类决策过程以分类数据或预测结果。在这篇博文中，我们将深入了解如何在Python的Scikit-learn库中构建和优化决策树模型。
决策树简介
决策树通过一系列问题将数据分割成不同的群组。每个节点（问题）都是对一个属性的测试，每个分支代表测试的一个可能结果，而每个叶节点（树的底部）代表一个类别。
安装和导入必需的包
首先确保安装了Scikit-learn库。
pip install scikit-learn
接着导入需要的模块。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn
