试编程实现基于对率回归进行划分选择的决策树算法
时间: 2023-10-20 08:06:04 浏览: 120
基于对率回归进行划分选择的决策树算法可以通过以下步骤来实现:
1. 导入所需的库和模块,如sklearn.linear_model中的LogisticRegression库和numpy库等。
2. 定义一个函数来计算每个属性的正确率,以便选择正确率最大的属性作为根节点。
3. 使用LogisticRegression库对每个属性进行预测,并计算预测结果与真实结果的准确性。
4. 选择正确率最高的属性作为根节点,并将数据集根据该属性的取值进行划分。
5. 对每个划分后的子数据集,重复步骤2-4,直到达到停止条件(如所有数据属于同一类别,或者达到预定的树的深度)。
6. 绘制决策树,可以使用图形库如matplotlib来可视化决策树的结果。
请注意,以上步骤是一种基本的实现方法,具体的实现细节可能因算法选择、编程语言和库的不同而有所变化。你可以参考引用中提供的调用LogisticRegression库和引用中提供的python实现链接来帮助你更详细地编写代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python 实现对率回归决策树](https://blog.csdn.net/qq_36949278/article/details/89597491)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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