Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe/DrzewaDecyzyjne cw

Wstęp

W bibliotece scikit-learn drzewa decyzyjen iplementowane są przez klasę DecisionTreeClassifier

Aby nauczyć taki klasyfikator potrzebujemy tablicę X o rozmiarach [N_przykładów, N_cech] i wektor Y określający przynależność przykładów w X do klas.

Najprostszy przykład:

from sklearn import tree
X = [[0, 0], [1, 1]]
Y = [0, 1]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, Y)

Po dopasowaniu można przewidywać przynależność nowych przykładów:

clf.predict([[2., 2.]])

Albo estymować prawdopodobieństwo przynależności do klas:

clf.predict_proba([[2., 2.]])

Przykład zbiór danych Iris

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)