ML之DT:基于简单回归问题训练决策树(DIY数据集+七种{1~7}深度的决策树{依次进行10交叉验证})
生活随笔
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ML之DT:基于简单回归问题训练决策树(DIY数据集+七种{1~7}深度的决策树{依次进行10交叉验证})
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ML之DT:基于簡單回歸問題訓(xùn)練決策樹(DIY數(shù)據(jù)集+七種{1~7}深度的決策樹{依次進(jìn)行10交叉驗證})
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目錄
輸出結(jié)果
設(shè)計思路
核心代碼
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輸出結(jié)果
設(shè)計思路
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核心代碼
for iDepth in depthList:for ixval in range(nxval):idxTest = [a for a in range(nrow) if a%nxval == ixval%nxval]idxTrain = [a for a in range(nrow) if a%nxval != ixval%nxval]xTrain = [x[r] for r in idxTrain]xTest = [x[r] for r in idxTest]yTrain = [y[r] for r in idxTrain]yTest = [y[r] for r in idxTest]treeModel = DecisionTreeRegressor(max_depth=iDepth)treeModel.fit(xTrain, yTrain)treePrediction = treeModel.predict(xTest)error = [yTest[r] - treePrediction[r] for r in range(len(yTest))]if ixval == 0:oosErrors = sum([e * e for e in error])else:oosErrors += sum([e * e for e in error])mse = oosErrors/nrowxvalMSE.append(mse)?
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總結(jié)
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