Les arbres de décision avec Python/Scikit-learn

In [1]:
from sklearn import tree

Classification

In [2]:
X = [[0, 0], [1, 1]]
Y = [0, 1]

clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, Y)
In [3]:
clf.predict([[2., 2.]])
Out[3]:
array([1])
In [4]:
clf.predict_proba([[2., 2.]])
Out[4]:
array([[ 0.,  1.]])

Regression

In [5]:
X = [[0, 0], [2, 2]]
y = [0.5, 2.5]

clf = tree.DecisionTreeRegressor()
clf = clf.fit(X, y)
clf.predict([[1, 1]])
Out[5]:
array([ 0.5])