决策树模型——鸢尾花分类 剪枝前后正确率
决策树模型是一种常用的分类算法，可以用于鸢尾花分类。剪枝是为了解决过拟合问题而进行的一种策略。在剪枝之前和剪枝之后，我们可以通过交叉验证来评估模型的正确率。
下面是一个示例代码，演示了使用决策树模型对鸢尾花数据集进行分类，并比较了剪枝前后的正确率：
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.[model](https://wenku.csdn.net/doc/6401ace1cce7214c316ed7d8?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=model)_[select](https://wenku.csdn.net/doc/648c298bc37fb1329af644f5?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=select)ion import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTree[class](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac18cce7214c316ea9b4?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=class)ifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, [random](https://wenku.csdn.net/doc/6412b520be7fbd1778d4208c?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=random)_state=42) # 构造决策树模型（剪枝前） clf_before_pruning = DecisionTreeClassifier() clf_before_pruning.fit(X_train, y_train) # 预测并计算剪枝前的正确率 y_pred_before_pruning = clf_before_pruning.predict(X_test) accuracy_before_pruning = accuracy_sco
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网址: 决策树模型——鸢尾花分类 剪枝前后正确率 https://m.huajiangbk.com/newsview1408145.html
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