의사결정트리 회귀에 대해 알아보자!

의사결정회귀트리 회귀에 대해 알아보자! 

 

 

[ DecisionTree 에 대한 설명 ]

 

주제 : 직급별 연봉 계산기 

위 데이터를 토대로 6.5년차 일때의 연봉을 예측하고자 한다! 

 

[ 방법 ]

 

1. 라이브러리 호출하기

2. 데이터셋 불러오기 

3. Decision Tree Regression 모델 학습시키기

4. 새로운 결과 예측하기 

5. 시각화 하기 

 

 

1. 라이브러리 호출하기 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

 

2. 데이터셋 불러오기 

dataset = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Machine Learning A-Z (Codes and Datasets)/Part 2 - Regression/Section 8 - Decision Tree Regression/Python/Position_Salaries.csv')
x = dataset.iloc[:,1:-1].values
y = dataset.iloc[:,-1].values

 

3. Decision Tree Regression 모델 학습시키기

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
regressor = DecisionTreeRegressor(random_state=0)
regressor.fit(x,y)

 

4. 새로운 결과 예측하기

regressor.predict([[6.5]])

* [[]] 이런꼴로 넣어줘야되는거 주의.

 

5. 시각화 하기 

 

x_grid = np.arange(min(x), max(x), 0.1)
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.xlabel('Postion level')
plt.ylabel('Salary')
plt.show()