Algorithmes De Classification - Arbre De Décision, Essence Moins Cher Var 83
Hello,
J'essaie de faire apparaitre mon arbre décision mais j'ai toujours une petite erreur voici le code:
from sklearn import tree! pip install graphviz
decision_tree = tree. export_graphviz(dt_model, out_file='', lumns, max_depth=2, filled=True)! dot -Tpng -o
en éxécutant ce code la j'ai ce message d'erreur:
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Pour ce jeu de données, l'entropie est de 0, 94. Cela peut être calculé en recherchant la proportion de jours où « Jouer au tennis » est « Oui », soit 9/14, et la proportion de jours où « Jouer au tennis » est « Non », soit 5/14. Ensuite, ces valeurs peuvent être insérées dans la formule d'entropie ci-dessus. 3 En python | Arbres de décision. Entropie (Tennis) = -(9/14) log2(9/14) – (5/14) log2 (5/14) = 0, 94 On peut alors calculer le gain d'informations pour chacun des attributs individuellement. Par exemple, le gain d' informations pour l'attribut « Humidité » serait le suivant: Gain (Tennis, Humidité) = (0, 94)-(7/14)*(0, 985) – (7/14)*(0, 592) = 0, 151 En guise de récapitulatif, - 7/14 représente la proportion de valeurs où l'humidité vaut « haut » par rapport au nombre total de valeurs d'humidité. Dans ce cas, le nombre de valeurs où l'humidité vaut « haut » est le même que le nombre de valeurs où l'humidité vaut « normal ». - 0, 985 est l'entropie quand Humidité = « haut » - 0, 59 est l'entropie lorsque Humidité = « normal » Ensuite, répétez le calcul du gain d'informations pour chaque attribut dans le tableau ci-dessus, et sélectionnez l'attribut avec le gain d'informations le plus élevé comme premier point de fractionnement dans l'arbre de décisions.
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Dans cette affaire cas, c'est la perspective qui produit le gain informations le plus élevé. A partir de là, le traitement est répété pour chaque sous-arborescence. Impureté Gini L'impureté Gini est la probabilité de classer in correctement un point de données aléatoire dans le jeu de données s'il était libellé sur la base de la distribution de classe du jeu de données. Arbre de décision python ( Decision Tree Python ) - Kongakura. Semblable à l'entropie, si défini, S, est pur (c'est-à-dire qu'il appartient à une classe) alors, son impureté est zéro. Ceci est indiqué par la formule suivante:
872 + 3 j. 1. 945 + 2 j. 1. 994 + 3 j. 1. 895 + 2 j. Services supplémentaires: Restauration sur place, Station de gonflage, Laverie, Vente de gaz domestique (Butane, Propane), Location de véhicule, Piste poids lourds, DAB (Distributeur automatique de billets), Lavage manuel, Automate CB 24/24 INTERMARCHE Hyères - 22 Avenue Mal. de Lattre de Tassigny 1. 935 + 3 j. 1. 945 + 3 j. 2. 049 + 5 j. Station essence la moins chère en E85 (Bioéthanol) à La Valette-du-var. 1. 885 + 3 j. 0. 836 + 52 j. Services supplémentaires: Vente de gaz domestique (Butane, Propane), Location de véhicule, Lavage automatique
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