导读 利用决策树方法实现分类案例🚀决策树是一种强大的机器学习算法，适用于分类和回归任务。本文通过一个简单案例展示如何用Python实现决策树分...
利用决策树方法实现分类案例🚀
决策树是一种强大的机器学习算法，适用于分类和回归任务。本文通过一个简单案例展示如何用Python实现决策树分类。首先，我们导入必要的库如`pandas`、`numpy`和`sklearn`，并加载数据集。接着，使用`train_test_split`将数据分为训练集和测试集，确保模型的泛化能力。然后，初始化`DecisionTreeClassifier`并设置参数，例如最大深度（max_depth）和最小样本分割数（min_samples_split）。训练完成后，利用测试集评估模型性能，通过准确率（accuracy）衡量效果。最后，可视化决策树结构，直观理解其决策过程。这种方法不仅高效，还便于解释，是初学者入门机器学习的理想选择！💡
Python 机器学习 决策树 分类模型 🌱