Bài tập 2. Xây dựng cây quyết định cho bộ dữ liệu sau
| 
				 Trời  | 
			
				 Nhiệt độ  | 
			
				 Gió  | 
			
				 Đi chơi  | 
		
| 
				 Nắng  | 
			
				 Cao  | 
			
				 Có  | 
			
				 Không  | 
		
| 
				 Nắng  | 
			
				 Cao  | 
			
				 Không  | 
			
				 Có  | 
		
| 
				 Âm u  | 
			
				 Cao  | 
			
				 Có  | 
			
				 Có  | 
		
| 
				 Mưa  | 
			
				 Vừa  | 
			
				 Có  | 
			
				 Không  | 
		
| 
				 Mưa  | 
			
				 Thấp  | 
			
				 Không  | 
			
				 Có  | 
		
Bài tập 3. Xây dụng cây quyết định về 3 loại trái cây, xác định 1 điểm dữ liệu mới là cam, táo hay chanh?
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt
# Dữ liệu đầu vào: [trọng lượng (grams), vỏ: 0=nhẵn, 1=sần sùi]
features = [
[150, 0], # táo
[130, 0], # táo
[180, 1], # cam
[160, 1], # cam
[120, 1], # chanh
[100, 1], # chanh
]
# Nhãn tương ứng
labels = ['táo', 'táo', 'cam', 'cam', 'chanh', 'chanh']
# Khởi tạo mô hình
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)
# Vẽ cây quyết định
plt.figure(figsize=(6,6))
tree.plot_tree(clf, feature_names=['Trọng lượng', 'Vỏ (0=nhẵn,1=sần sùi)'], class_names=clf.classes_, filled=True)
plt.show()
» Tin mới nhất:
» Các tin khác: