Let’s read the document "sklearn.tree.DecisionTreeClassifier"

scikit-learn.org

• Click the [https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/42aff4e2e/sklearn/tree/_classes.py#L607:title=\[source\]] and check that the information in the website is provided in the source. ソースコードを見てみよう
  • The source file contains "python commands" and the information to be provided in the website and with help() function.
  • ソースファイルには、いわゆるパイソンのコマンドがあり、それ以外に、ウェブサイトに現れたりhelp()関数で呼び出したりする情報が書かれていることが解る
• What to know about 知っておくとよいこと
  • "Parameters" パラメタ(引数)
    • Parameters determine the conditions of "learning procedure" of the object you make.
    • パラメタは学習をするために作成したオブジェクトに、学習をするときの条件を与える
  • "Attributes" 属性
    • The python object to perform "learning" should have various information it needs to run and it generates during the run and information you want to know or to take out.
    • 属性は、学習を実行する際に必要な情報や、学習をさせた後で保持しておくべき、情報としてオブジェクトに付属してストックされる。属性は呼び出せる
  • "Methods" メソッド・関数
    • Methods are functions you can use with the object.
    • 学習用に作成したオブジェクトから使える関数のこと
    • The functions to perform the "learning" procedure itself are included.
    • 学習を実施するには、入力を取っていろいろなことをしないいけないが、そのするべきことが関数として指定されている。その関数が含まれる
    • Also the functions useful to process the inputs and outputs so that the users feel comfortable to use the object.
    • その他に、学習の入出をいじったり加工したりできると便利なので、便利関数がオブジェクトから呼び出せるようになっている
• Python commands
  • Show parameters and attributes (splitter is a parameter. max_features_ is an attribute)
  • パラメタと属性を表示させてみる

clf.splitter

clf.max_features_

• • Another way to get the value of parameters/attributes

getattr(clf,"max_features_")
getattr(clf,"splitter")

• • Use a function in Methods. メソッド登録されている関数を使ってみる
    • Learn and generate a model

clf.fit(X,y)

• • • Use the generated model

clf.predict(X)

• ipynb

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