在python画决策树显示不出来是语法错误或没有装库或路径没对。Python具有强大的扩展能力，决策树通过字典的形式保存，需要可视化，也需要通过其他的库来实现。
Python实现决策树(Decision Tree) Python实现决策树的关键步骤和要点如下：导入必要库：需要导入如numpy、pandas等数据处理库，以及scikitlearn等机器学习库。设定随机数种子：使用numpy.random.seed或random.seed设定随机数种子，确保结果的可重复性。定义决策树模型：使用scikitlearn中的DecisionTreeClassifier或DecisionTreeRegressor定义决策树模型。
Python数据分析(4)决策树模型 蛋肥想法： 通过绘制ROC曲线，得出AUC值为0.966，表明预测效果不错。蛋肥想法： 特征重要性最高的是“satisfaction_level”，而“salary”在该模型中的特征重要性为0，并不符合实际（钱可太重要了~），应该是因为数据处理时单纯将工资分为“高”“中”“低”3个档次，使得该特征变量在决策树模型中...
梯度提升决策树(GBDT)原理及python代码 GBDT算法全名梯度提升决策树，是一种迭代提升的机器学习方法。核心思想围绕着不断减少残差，优化模型预测精度。每次迭代时，针对上一次预测与实际值间的差异，构建新的决策树，通过这种逐次优化实现模型精度提升。最终目标在于损失函数的梯度下降过程中构建出更加优秀的模型。下面是GBDT在Python中的实现代码，简...
python sklearn模型中random_state参数的意义 在train_test_split函数中，random_state设定了训练集和测试集的划分模式。设定后，每次执行train_test_split时，划分结果都会一致，便于实验复现。如果不设置random_state，划分结果会随机变化。决策树和随机森林构建：在构建决策树和随机森林时，random_state控制了树的生成规则或森林构建时的随机抽样。固定...
