সুচিপত্র:

আপনি কিভাবে পাইথনে একটি সিদ্ধান্ত গাছ বাস্তবায়ন করবেন?
আপনি কিভাবে পাইথনে একটি সিদ্ধান্ত গাছ বাস্তবায়ন করবেন?

ভিডিও: আপনি কিভাবে পাইথনে একটি সিদ্ধান্ত গাছ বাস্তবায়ন করবেন?

ভিডিও: আপনি কিভাবে পাইথনে একটি সিদ্ধান্ত গাছ বাস্তবায়ন করবেন?
ভিডিও: sklearn ব্যবহার করে পাইথনে সিদ্ধান্ত গাছ বাস্তবায়ন করুন|পাইথনে সিদ্ধান্ত গাছ বাস্তবায়ন 2024, এপ্রিল
Anonim

সিদ্ধান্ত বৃক্ষ বাস্তবায়ন করার সময় আমরা নিম্নলিখিত দুটি পর্যায় অতিক্রম করব:

  1. বিল্ডিং ফেজ। ডেটাসেট প্রিপ্রসেস করুন। ট্রেন থেকে ডেটাসেট বিভক্ত করুন এবং ব্যবহার করে পরীক্ষা করুন পাইথন sklearn প্যাকেজ। ক্লাসিফায়ারকে প্রশিক্ষণ দিন।
  2. অপারেশনাল ফেজ। ভবিষৎবাণী কর. নির্ভুলতা গণনা.

উপরন্তু, আপনি কিভাবে পাইথনে একটি সিদ্ধান্ত গাছ মাপসই করবেন?

পাইথন | sklearn ব্যবহার করে ডিসিশন ট্রি রিগ্রেশন

  1. ধাপ 1: প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন।
  2. ধাপ 2: ডেটাসেট শুরু এবং মুদ্রণ করুন।
  3. ধাপ 3: ডেটাসেট থেকে "X" পর্যন্ত সমস্ত সারি এবং কলাম 1 নির্বাচন করুন।
  4. ধাপ 4: ডেটাসেট থেকে "y" পর্যন্ত সমস্ত সারি এবং কলাম 2 নির্বাচন করুন।
  5. ধাপ 5: ডেটাসেটে ডিসিশন ট্রি রিগ্রেসার ফিট করুন।
  6. ধাপ 6: একটি নতুন মান ভবিষ্যদ্বাণী করা।
  7. ধাপ 7: ফলাফলটি ভিজ্যুয়ালাইজ করা।

একইভাবে, আপনি কিভাবে পাইথনে একটি র্যান্ডম বন বাস্তবায়ন করবেন?

  1. নীচে ধাপে ধাপে পাইথন বাস্তবায়ন রয়েছে।
  2. ধাপ 2: ডেটাসেট আমদানি এবং মুদ্রণ করুন।
  3. ধাপ 3: ডেটাসেট থেকে x পর্যন্ত সমস্ত সারি এবং কলাম 1 এবং সমস্ত সারি এবং কলাম 2 y হিসাবে নির্বাচন করুন।
  4. ধাপ 4: ডেটাসেটে র্যান্ডম ফরেস্ট রিগ্রেসার ফিট করুন।
  5. ধাপ 5: একটি নতুন ফলাফলের পূর্বাভাস।
  6. ধাপ 6: ফলাফলটি ভিজ্যুয়ালাইজ করা।

এই ভাবে, কিভাবে পাইথনে গাছ প্রয়োগ করা হয়?

ঢোকানো a গাছ ঢোকাতে a গাছ আমরা উপরে তৈরি একই নোড ক্লাস ব্যবহার করি এবং এটিতে একটি সন্নিবেশ শ্রেণী যোগ করি। সন্নিবেশ ক্লাস নোডের মানকে প্যারেন্ট নোডের সাথে তুলনা করে এবং এটিকে বাম নোড বা ডান নোড হিসাবে যুক্ত করার সিদ্ধান্ত নেয়। অবশেষে প্রিন্টট্রি ক্লাসটি প্রিন্ট করতে ব্যবহৃত হয় গাছ.

পাইথনে সিদ্ধান্ত গাছ কি?

ক সিদ্ধান্ত গাছ একটি ফ্লোচার্টের মতো গাছ গঠন যেখানে একটি অভ্যন্তরীণ নোড বৈশিষ্ট্য (বা বৈশিষ্ট্য) প্রতিনিধিত্ব করে, শাখা প্রতিনিধিত্ব করে a সিদ্ধান্ত নিয়ম, এবং প্রতিটি পাতার নোড ফলাফল প্রতিনিধিত্ব করে। একটি মধ্যে শীর্ষ নোড সিদ্ধান্ত গাছ রুট নোড হিসাবে পরিচিত। এটি বৈশিষ্ট্য মানের ভিত্তিতে বিভাজন করতে শেখে।

প্রস্তাবিত: