对红酒数据集,分别采用决策树算法和随机森林算法进行分类。

本文主要是介绍对红酒数据集,分别采用决策树算法和随机森林算法进行分类。,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.导入所需要的包

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split

2.导入数据,并且对随机森林和决策数进行对比 

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)
clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0)
rfc=RandomForestClassifier(random_state=0)
clf=clf.fit(x_train,y_train)
rfc=rfc.fit(x_train,y_train)
score_c=clf.score(x_test,y_test)
score_r=rfc.score(x_test,y_test)
print(score_c,score_r)

运行结果:

0.8703703703703703            0.9259259259259259

3.数据可视化 

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
wine=load_wine()
rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=25)
rfc_s=cross_val_score(rfc,wine.data,wine.target,cv=10)
clf=DecisionTreeClassifier()
clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)
plt.plot(range(1,11),rfc_s,label='RandomForest')
plt.plot(range(1,11),clf_s,label='DecisionTree')
plt.legend()
plt.show()

运行结果: 

 

 

 

 

这篇关于对红酒数据集,分别采用决策树算法和随机森林算法进行分类。的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1083916

相关文章

Pandas使用AdaBoost进行分类的实现

《Pandas使用AdaBoost进行分类的实现》Pandas和AdaBoost分类算法,可以高效地进行数据预处理和分类任务,本文主要介绍了Pandas使用AdaBoost进行分类的实现,具有一定的参... 目录什么是 AdaBoost?使用 AdaBoost 的步骤安装必要的库步骤一:数据准备步骤二:模型

Pandas统计每行数据中的空值的方法示例

《Pandas统计每行数据中的空值的方法示例》处理缺失数据(NaN值)是一个非常常见的问题,本文主要介绍了Pandas统计每行数据中的空值的方法示例,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录什么是空值?为什么要统计空值?准备工作创建示例数据统计每行空值数量进一步分析www.chinasem.cn处

使用Pandas进行均值填充的实现

《使用Pandas进行均值填充的实现》缺失数据(NaN值)是一个常见的问题,我们可以通过多种方法来处理缺失数据,其中一种常用的方法是均值填充,本文主要介绍了使用Pandas进行均值填充的实现,感兴趣的... 目录什么是均值填充?为什么选择均值填充?均值填充的步骤实际代码示例总结在数据分析和处理过程中,缺失数

如何使用 Python 读取 Excel 数据

《如何使用Python读取Excel数据》:本文主要介绍使用Python读取Excel数据的详细教程,通过pandas和openpyxl,你可以轻松读取Excel文件,并进行各种数据处理操... 目录使用 python 读取 Excel 数据的详细教程1. 安装必要的依赖2. 读取 Excel 文件3. 读

Spring 请求之传递 JSON 数据的操作方法

《Spring请求之传递JSON数据的操作方法》JSON就是一种数据格式,有自己的格式和语法,使用文本表示一个对象或数组的信息,因此JSON本质是字符串,主要负责在不同的语言中数据传递和交换,这... 目录jsON 概念JSON 语法JSON 的语法JSON 的两种结构JSON 字符串和 Java 对象互转

C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化

《C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化》在C++工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作,所以本文就来聊聊C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化吧... 目录设计预期设计思路代码实现使用方法在 C++ 工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作。由于数据类

SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题

《SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题》:本文主要介绍SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录SpringBoot使用GZIP压缩反回数据1、初识gzip2、gzip是什么,可以干什么?3、Spr

QT进行CSV文件初始化与读写操作

《QT进行CSV文件初始化与读写操作》这篇文章主要为大家详细介绍了在QT环境中如何进行CSV文件的初始化、写入和读取操作,本文为大家整理了相关的操作的多种方法,希望对大家有所帮助... 目录前言一、CSV文件初始化二、CSV写入三、CSV读取四、QT 逐行读取csv文件五、Qt如何将数据保存成CSV文件前言

SpringBoot集成Milvus实现数据增删改查功能

《SpringBoot集成Milvus实现数据增删改查功能》milvus支持的语言比较多,支持python,Java,Go,node等开发语言,本文主要介绍如何使用Java语言,采用springboo... 目录1、Milvus基本概念2、添加maven依赖3、配置yml文件4、创建MilvusClient

SpringValidation数据校验之约束注解与分组校验方式

《SpringValidation数据校验之约束注解与分组校验方式》本文将深入探讨SpringValidation的核心功能,帮助开发者掌握约束注解的使用技巧和分组校验的高级应用,从而构建更加健壮和可... 目录引言一、Spring Validation基础架构1.1 jsR-380标准与Spring整合1