对数据进行预处理：
数据预处理
处理后的数据
用sk-learns构建决策树有以下9个参数可以设置：
树模型参数
一般第4个和第5个使用比较多。
构造决策树
决策树构造成功后会返回其树模型参数。
树模型参数
首先需要下载两个辅助模块：graphviz和pydotplus
http://www.graphviz.org/Download..php在这个网址下载安装对应系统的graphviz模块。
然后下载pydotplus
>>>pip3 install pydotplus
下载安装成功后就可以画出决策树了。
绘制决策树
绘制出的决策树
我们先将数据集拆分成训练集和测试集对算法进行验证。
验证算法
下一步，我们需要对构造决策树的参数进行优化，这里需要用到一个模块GridSearchCV。
参数优化
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本文标题：SKlearn实现--随机森林
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ivnruxtx.html
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