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大家的心聲手機查系列 第 25 篇

Decision Tree 的基本分析流程

14th鐵人賽
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  1. 載入套件

    • pandas
    • sklearn.model_selection (train_test_split)
    • sklearn.tree (DecisionTreeClassifier)
    • sklearn.metrics (metrics)
    • pydotplus
    • IPython.display (Image)
    • sklearn.tree

  2. 準備資料

    • X (input)
    • Y (output)
    • Training data/Verifiy data

  3. 選擇方法

    • DecisionTreeClassifier (criterion[gini], depth, ...)

  4. DT訓練

    • clf.fit()

  5. 驗證

    • metrics.classification_report()
    • metrics.roc_curve()

  6. 繪圖

    • tree.export_graphviz()
    • graph_from_dot_data()
    • ROC plot

  7. 建立佈署模型檔


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