Объяснение математики в файле odt, сохраненном из модели регрессии дерева решений - PullRequest
Новая
       32

Объяснение математики в файле odt, сохраненном из модели регрессии дерева решений

1 голос
/ 12 октября 2019

Я пытаюсь решить проблему регрессии, используя алгоритм дерева решений, в котором я хочу знать, что математика лежит в файле odt , который создается после сохранения обученной модели. Здесь я хочу упомянуть, что ни одно из значений переменной здесь не является категориальным.

Я прошел через это , это , но их значения являются категориальными.

Код, который я написал для этой цели, приведен ниже: 

from sklearn import *
import numpy as np
import sklearn

data = [[2,5,1,10],[3,7,2,12],[5,9,4,14],[6,3,3,16],[2,5,8,7],[1,1,1,1]]

data = np.array(data)
type(data)

data

feature = data[:,:-1]
target = data[:,-1]
target = np.reshape(target,(-1,1))

model_tree = sklearn.tree.DecisionTreeRegressor()
model_tree.fit(feature, target)

import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(model_tree, out_file='manual_1.dot')

Я привел здесь график , полученный мной из сохраненного файла odt.

...