基于Python利用ID3决策树预测患糖尿病的可能性
资源分类: Python
浏览热度: (31)
发布时间: 2024-02-26
最近更新: 2024-02-26
本资源需权限下载
- 普通会员: 35积分
- VIP会员: 28积分8折
- 永久会员: 免费
简介:利用ID3决策树预测患糖尿病的可能性
编号:C8 大小:3.6M
环境:Python3.8
文档:付费文档撰写 配置:付费远程配置
运行:代码已经通过测试,可正常运行!
关于患糖尿病可能性的预测
1.主要实验流程
获取数据集—->创建 ID3 决策树—>绘制决策树—>模型测试
if name == ‘main’:
获取数据集
dataSet, labels = getDataSet()
featLabels = []
创建 ID3 决策树
myTree = createTree(dataSet, labels, featLabels)
绘制决策树
createPlot(myTree)
模型测试
modelTest(myTree, featLabels)
1.run tree.py
运行结果
结果
配套文件
我们提供完整项目文件清单如下:
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
-
免费下载或者VIP会员资源能否直接商用?
本站所有资源版权均属于原作者所有,这里所提供资源均只能用于参考学习用,请勿直接商用。若由于商用引起版权纠纷,一切责任均由使用者承担。更多说明请参考 VIP介绍。这里是问题描述内容
相关文章
简介:基于Word2vec和SVM模型的微博中文评论情感分析 编号:C5 ...
0
0
27
20
简介:LSTM神经网络通过对各种参数的学习,实现了对风速的预测。它可以为电力系统...
0
0
21
45
简介:采用SVM方法,对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类,最终实现一个针...
0
0
18
35
简介:基于Python决策树的本科生毕业去向分析系统 编号:C10 大小...
0
0
15
0
评论(0)