from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn import tree best_dt =DecisionTreeClassifier(max_depth=2,criterion='entropy',min_samples_split= 2) best_dt.fit(X_train, y_train) print (best_dt.score(X_train, y_train)) print (best_dt.score(X_test, y_test))
时间: 2023-12-24 22:28:04 浏览: 132
矩阵位移法matlab代码-XFEM_Fracture2D_wood:对XFEM_Fracture2D进行了一些更改,以使功能渐变材料(例如木
这段代码使用了scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类来创建一个决策树分类器,并使用max_depth、criterion、min_samples_split等参数对其进行了配置。其中,max_depth设置了决策树的最大深度,criterion指定使用的划分标准为信息熵,min_samples_split指定了节点分裂的最小样本数为2。
之后,使用fit方法对训练数据进行拟合,并使用score方法计算了模型在训练集和测试集上的准确率,并将其打印输出。这段代码的目的是训练一个决策树分类器,并评估其在训练集和测试集上的性能表现。
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