Comments 2
Очень мне понравилась статья про деревья, очень информативная и понятная. Понял почти всё. Подумал о том, что, наверное, для дерева очень критична орфографическая правильность датасета. «кошка» и «Кошка» он должен посчитать разными объектами, выходит, что снова надо сначала разбираться с данными. Возник еще вопрос, а есть ли какие-то способы визуализировать, как работает дерево, или посмотреть, а какое все-таки дерево у нас получилось?
Насчёт кошек – зависит от реализации, но в классическом понимании да: "кошка" != "Кошка".
А визуализировать, естественно, можно (см. картинку в статье). Есть разные способы. Вот, пожалуй, самый стандартный:
from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(20,10))
plot_tree(clf, filled=True)
plt.show()Где clf само дерево:
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)Sign up to leave a comment.
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 9: Дерево решений