这篇文章简单总结一下，在scikit-learn库里面实现决策树的步骤。
步骤一：
利用pandas库导入数据，定义自变量和因变量：
注意：分类变量应该先转换为数值标签。
步骤二：
选择模型，训练模型：
这里是简单模拟，都是用的默认配置，没有对参数进行修改。
步骤三：
模型可视化
注意：做图形导出前，需要先安装Graphviz软件，并将软件的bin文件夹路径添加到系统路径。
然后我们就能看到我们的简单模型了：
也可以用来预测：
这篇文章简单总结一下，在scikit-learn库里面实现决策树的步骤。
步骤一：
利用pandas库导入数据，定义自变量和因变量：
注意：分类变量应该先转换为数值标签。
步骤二：
选择模型，训练模型：
这里是简单模拟，都是用的默认配置，没有对参数进行修改。
步骤三：
模型可视化
注意：做图形导出前，需要先安装Graphviz软件，并将软件的bin文件夹路径添加到系统路径。
然后我们就能看到我们的简单模型了：
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本文标题：Python scikit-learn决策树模型（一）简单实现
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/wnhwvxtx.html
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