机器学习之决策树（下）

在决策树中有一个很重要的概念就是深度

没错决策树很容易过拟合

从iris来看下所谓的过拟合

环境

• jupyter notebook

导入包

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from sklearn import tree
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_iris
import pydotplus
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

iris_feature_E = 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width'
iris_feature = '花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度'
iris_class = 'Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'
# 加载数据
x = pd.DataFrame(load_iris().data)
y = load_iris().target


  

 

  
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图片是二维的，所以只能使用两个特征

文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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