3.采用DecisionTreeClassifier决策树模型建模,比较各因素的重要性(feature_importances_),并分析模型的准确率。(40分) from sklearn import tree dtc = tree.DecisionTreeClassifier() dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test)
时间: 2024-03-16 14:41:48 浏览: 20
好的,根据您提供的代码,可以进一步完善如下:
1. 比较各因素的重要性:
```python
importances = dtc.feature_importances_
feature_names = X_train.columns.tolist()
feature_importances = pd.DataFrame({'feature_names': feature_names, 'importances': importances})
feature_importances = feature_importances.sort_values(by='importances', ascending=False)
print(feature_importances)
```
其中,X_train表示训练集的特征数据,y_train表示训练集的标签数据,X_test表示测试集的特征数据,y_pred_dtc为模型在测试集上的预测结果。
2. 分析模型的准确率:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_dtc)
print('Decision Tree Classifier accuracy:', accuracy)
```
其中,y_test表示测试集的标签数据,accuracy_score方法可以计算出模型在测试集上的准确率。
另外,建议在模型训练之前,将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集,以避免模型过拟合,同时在模型训练过程中,可以使用交叉验证等方法来进一步优化模型性能。
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