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(새 문서: == 개요 == 의사결정 나무를 만드는 가장 간편한 방법은 사이킷런을 이용하는 것. = 사용법 = {| class="wikitable" |+ !의도 !설명 !방법 |- |모델...) |
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2023년 2월 5일 (일) 10:51 기준 최신판
1 개요[편집 | 원본 편집]
의사결정 나무를 만드는 가장 간편한 방법은 사이킷런을 이용하는 것.
2 사용법[편집 | 원본 편집]
| 의도 | 설명 | 방법 |
|---|---|---|
| 모델 설정 | from sklearn import tree
classfier = tree.DeisionTreeClassifier(max_depth = 3)
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| 모델 훈련 | model = classifier.fit(X = 훈련데이터X, Y=훈련데이터Y)
| |
| 모델로 예측 | pred = model.predict(검사할데이터X)
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| 모델 구조 살피기 | 나무 모델이 어떤 식으로 만들어졌는지 시각화. | tree.plot_tree(model, # 살필 나무모델.
proportion=True, # 데이터가 분리된 비율 표시.
filled=True, # 색칠해서 데이터의 판단 확률을 시각화 할 수 있다.
)
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