本节将向大家介绍在 Python 中利用 Scikit-Learn 工具库进行决策树分类器与随机森林模型建模的相关方法。
首先导入相关的的可视化工具：
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运用 make_blobs 生成本节示例数据，300 个随机样本分为四个类型，如下图所示：
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接下来，我们导入 Scikit-Learn 中的 DecisionTreeClassifier 工具，构建并训练一个决策树分类器：
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为了直观地呈现模型效果，构建如下函数 visualize_classifier ：
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可以看到，我们训练的分类器模型以图中的色块区域将样本点划分为了不同的类型：
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本文标题：决策树与随机森林丨数析学院
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