python cart算法的简单实现

太过爱你忘了你带给我的痛 2021-09-26 06:50 395阅读 0赞

下面是python cart算法的简单实现，可以直接复制下面代码进行运行，即可查看模型的拟合曲线

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import numpy as np
  3. from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
  5. def plotfigure(X,X_test,y,yp):
  6.     plt.figure()
  7.     plt.scatter(X,y,c="k",label="data")                #scatter must be 1D (cannot above 2D, for example (200,1))
  8.     plt.plot(X_test,yp,c="r",label="max_depth=5",linewidth=2)
  9.     plt.xlabel("data")
  10.     plt.ylabel("target")
  11.     plt.title("Decision Tree Regression")
  12.     plt.legend()
  13.     plt.show()
  14. x = np.linspace(-5,5,200)
  15. siny = np.sin(x)
  16. X = np.mat(x).T
  17. y = siny+np.random.rand(1,len(siny))*1.5
  18. y= y.tolist()[0]
  19. clf = DecisionTreeRegressor(max_depth=5,min_samples_leaf=10,min_samples_split=10)
  20. clf.fit(X,y)
  21. X_test = np.arange(-5.0,5.0,0.05)[:,np.newaxis]
  22. yp = clf.predict(X_test)
  23. plotfigure(np.array(X)[:,0],X_test,y,yp)
  24. print(X.shape,type(X))

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