没有项目描述
pyrus-decision-tree的Python项目详细描述
梨决策树
用rust编写的决策树，带有python绑定
非常slow用rust编写的决策树
你有没有发现自己渴望一个更慢的scikit learn版本
DecisionTreeClassifier功能较少？
你来对地方了
这是一个周末的项目，我在某个地方搞砸了， 可能在树节点的拆分器逻辑中，所以在编写 完全生锈，不需要依赖；它能做很多事情 效率低下的逻辑，很快。
在少量的测试数据上，使用相等的参数，它会产生 同样的结果，只是慢得多
这是当前的第一个版本，树只实现
到目前为止，scikit-learnAPI的fit(X, y)和predict(X)方法，
仅作为分类器（还没有回归树）
安装：
pip install --upgrade pyrus-decision-tree
卸载：
pip uninstall pyrus-decision-tree
使用：
frompyrus_decision_treeimportPyrusDecisionTreedataset=[[2.771244718,1.7847839292],[1.728571309,1.1697614132],[3.678319846,2.812813571],[3.961043357,2.619950321],[2.999208922,2.209014212],[7.497545867,3.162953546],[9.00220326,3.339047188],[7.444542326,0.476683375],[10.12493903,3.234550982],[6.642287351,3.319983761]]targets=[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]clf=PyrusDecisionTree(5)clf.fit(dataset,targets)predictions=clf.predict(dataset)
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