Pohon keputusan (regresi)
Pohon keputusan (regresi) adalah jenis model yang menggunakan kombinasi aturan. Kumpulan aturan diwakili oleh grafik berbentuk pohon (struktur pohon), yang mudah diinterpretasikan. Halaman ini menjalankan regresi pohon keputusan dan selanjutnya memvisualisasikan pohon yang dihasilkan.
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from dtreeviz.trees import *
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from dtreeviz.trees import dtreeviz
Membuat data sampel untuk pohon keputusan
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, random_state=777)
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()
Periksa bagaimana pohon regresi bercabang
tree = DecisionTreeRegressor(max_depth=3, random_state=117117)
model = tree.fit(X, y)
viz = dtreeviz(tree, X, y, target_name="y")
viz.save("./regression_tree.svg")
Memvisualisasikan percabangan pohon regresi
from IPython.display import SVG
SVG(filename="regression_tree.svg")
