写在前面 在这篇文章里面, 我们介绍下决策树的一些基本知识. 举个例子 下表为AppStore中下载软件的用户信息(性别, 年龄)与下载的App名称(PS. 当然, 这些只是我们为了学习伪造的数据.) Gender Age App F 15 PockmonGo F 25 WhatsApp M 32 SnapChat F 40 WhatsApp M 12…
Posts published in “Dev”
执行, 输出 可以发现, 这里的R2 得分, 比我们之前直接使用cross_validation将数据分开来测试的结果要来的更加精确(详见Cross Validation in sklearn).
执行输出结果
➜ test ✗ cat DecisionTree.py from sklearn import tree # 训练集 X = [[0, 0], [1, 1]] Y = [0, 1] # 定义一个DecisionTreeClassifier分类器 clf =…
# import svm from sklearn from sklearn import svm # 创建训练集 X = [[0, 0], [1, 1]] Y = [0, 1] # 创建SVC分类器 clf =…
Naive Bayes Basic 用sklearn去拟合NB模型 预测结果
ottertune的controller部分需要使用Gradle build project, 需要先安装sdkman, 整个安装过程如下. Official Gradle Installation Doc dkman Installation Doc 1.安装Java/JDK [root@ottertune ~]# yum install java-1.8.0* -y 2.下载执行安装脚本 [root@ottertune ~]# curl -s "https://get.sdkman.io"…