decisiontreeclassifier predict
时间: 2023-09-03 11:12:50 浏览: 77
DecisionTreeClassifier是一种用于分类问题的决策树算法,其中predict方法可以用来预测新数据点的类别。具体地说,predict方法接受一个数据点的特征向量作为输入,并输出该数据点所属的类别标签。例如,假设我们已经训练好了一个DecisionTreeClassifier模型clf,并准备要对一个新数据点X进行分类预测,则可以使用以下代码进行预测:
```
y_pred = clf.predict(X)
```
其中,X是一个数组,包含了新数据点的特征向量。y_pred是一个数组,包含了预测结果,即新数据点所属的类别标签。注意,X的维度应该与训练集中特征向量的维度相同。如果X的维度不匹配,则会报错。另外,需要注意的是,predict方法只能用于分类问题,而不能用于回归问题。
相关问题
DecisionTreeClassifier.predict源码
DecisionTreeClassifier.predict的源码如下:
```python
def predict(self, X, check_input=True):
"""
Predict class or regression value for X.
For a classification model, the predicted class for each sample in X is
returned. For a regression model, the predicted value based on X is
returned.
Parameters
----------
X : array-like or sparse matrix of shape = [n_samples, n_features]
The input samples. Internally, it will be converted to
``dtype=np.float32`` and if a sparse matrix is provided
to a sparse ``csr_matrix``.
check_input : bool, (default=True)
Allow to bypass several input checking.
Don't use this parameter unless you know what you do.
Returns
-------
y : array of shape = [n_samples] or [n_samples, n_outputs]
The predicted classes, or the predict values.
"""
check_is_fitted(self)
X = self._validate_X_predict(X, check_input)
proba = self.tree_.predict(X)
n_samples = X.shape[0]
if self.n_outputs_ == 1:
return self.classes_.take(np.argmax(proba, axis=1),
axis=0)
else:
class_type = self.classes_[0].__class__
predictions = np.zeros((n_samples, self.n_outputs_),
dtype=class_type)
for k in range(self.n_outputs_):
predictions[:, k] = self.classes_[k].take(
np.argmax(proba[:, k], axis=1),
axis=0)
return predictions
```
首先,它会检查分类器是否已经被拟合(通过调用`check_is_fitted`方法)。然后,它调用`_validate_X_predict`方法来验证输入数据,将其转换为`np.float32`类型,并将稀疏矩阵转换为稀疏`csr_matrix`矩阵。随后,它会调用决策树的`predict`方法,返回每个样本的预测概率。最后,它会根据分类器是否是回归模型,返回相应的预测值。如果分类器是回归模型,返回预测值;如果分类器是分类模型,返回预测的类别。
代码解释clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(x_train,y_train) predict_target = clf.predict(x_test) print(sum(predict_target == y_test)) #预测结果与真实结果比对 print(metrics.classification_report(y_test,predict_target)) print(metrics.confusion_matrix(y_test,predict_target)) L1 = [n[0] for n in x_test] L2 = [n[1] for n in x_test] plt.scatter(L1,L2, c=predict_target,marker='x') plt.title('DecisionTreeClassifier') plt.show()
这段代码是一个基于决策树算法的分类器,主要分为以下几个步骤:
1. 创建一个决策树分类器对象clf。
2. 使用clf.fit()方法对训练数据x_train和标签y_train进行拟合训练。
3. 使用clf.predict()方法对测试数据x_test进行预测。
4. 使用sum(predict_target == y_test)计算预测结果与真实结果相同的数量。
5. 使用metrics.classification_report()和metrics.confusion_matrix()方法计算分类器的性能指标,分别是分类报告和混淆矩阵。
6. 创建两个列表L1和L2,用于将测试数据x_test中的第一列和第二列分别存储到列表中。
7. 使用plt.scatter()方法将测试数据x_test的第一列和第二列绘制成散点图,并将预测结果predict_target的分类用不同的颜色标记出来。
8. 使用plt.title()方法设置图表标题为“DecisionTreeClassifier”。
9. 使用plt.show()方法展示图表。
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