決定木回帰(DTR)
sin波を決定木回帰で再現します。
結果（グラフ）
sinを0~2πまで40等分
sinを0~2πまで15等分
sinにランダムなノイズを乗せる
ソースコード
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import time
np.random.seed()
#データを作る
X = np.linspace(0, 2*math.pi, 40)
y = np.sin(X)
X = X.reshape(40,1)
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
regressor = DecisionTreeRegressor(random_state = 0)
regressor.fit(X, y)
y_pred = regressor.predict(6.5)
#グラフ
X_grid = np.arange(min(X), max(X), 0.01)
X_grid = X_grid.reshape((len(X_grid), 1))
plt.scatter(X, y, color = 'red')
plt.plot(X_grid, regressor.predict(X_grid), color = 'blue')
plt.title('Decision Tree Regression')
plt.show()
参考
Decision Tree Regression
...
scikit-learn
Decision Tree Regression
...
scikit-learn
