n_estimators:要建立树的个数。 现在,决策树有哪些参数,我们已经清楚了,那这么多参数,如何选出最优的参数值组合呢? 小鱼在介绍逻辑回归模型的时候,为了找到最优的正则化惩罚力度参数,使用了model_selection模块中的KFold进行了 5 折的交叉验证,将交叉验证的结果作为当前正则化惩罚力度的模型评估结果。 那现在,我们...
决策树算法:它是一种典型的分类算法,将样本数据按照分类因素构造决策树,当对新数据进行判断时,将其按照决策树,逐渐选择分支,最终确认新数据的分类。比如,将生物进行分类:先按照是否是动物分为动物类及植物类,然后对动物类按照生活环境分为陆生、水生、两栖类,以此类推。 优点:计算简单,容易被人理解,允许丢失数据,...
gridsearch.fit(X,y)#得分最高的参数值,并构建最佳的决策树best_param =gridsearch.best_params_ best_decision_tree_classifier= DecisionTreeClassifier(max_depth=best_param['max_depth'], max_features=best_param['max_features']) DecisionTreeClassfier的参数有 1.criterion giniorentropy2.splitter bestorr...
可以尝试使用交叉验证来找到最佳的超参数组合。增加决策树数量: 增加随机森林中决策树的数量通常可以提高模型的准确率,但要注意防止过拟合。特征工程: 特征工程是至关重要的步骤。选择恰当的特征、进行特征变换、去除冗余特征等可以显著提升模型性能。样本平衡: 如果训练数据不平衡,即某些类别的样本数量远远少于其他类别,...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供关于决策树,下列不可以作为节点特征选择的参数是()A.信息增益B.信息增益率C.基尼系数D.学习率的答案解析,刷刷题为用户提供专业的考试题库练习。一分钟将考试题Word文档/Excel文档/PDF文档转化为在
假设我们有一个数据集,在一个深度为6的决策树的帮助下,它可以使用100%的精确度被训练。现在考虑一下两点,并基于这两点选择正确的选项。注意:所有其他超参数是相同的,所有其他因子不受影响。1深度为4时将有高偏差和低方差2深度为4时将有低偏差和低方差 A. 只有1 B. 只有2 C. 1和2 D. 没有一个 答案 ...
信息熵常被用来作为一个系统的信息含量的量化指标,从而可以进一步用来作为系统方程优化的目标或者参数选择的判据.在决策树的生成过程中,就使用了熵来作为样本最优属性划分的判据.信息论之父克劳德·香农给出的信息熵的三个性质:①单调性,发生概率越高的事件,其携带的信息量越低;②非负性,信息熵可以看作为一种广度...
A. 决策树 B. 鱼骨图 C. 参数模型 D. 期望货币值(EMV) 相关知识点: 试题来源: 解析 D.期望货币值(EMV) 第2题 何时最适合采用德尔菲技术?( ) A、模拟模型非常复杂 B、历史数据丰富 C、算法是试算性的 D、探索集体知识 答案:D 第3题 在信息技术项目编程阶段结束时,项目经理得到指示,将主要程序员调换...
对scikit learn 的决策树中的 random_state 感到困惑 但是,有一个参数嵌套在数据科学中最流行的函数中,可以改变它来改变你的机器学习结果。…..它与领域知识或您对数据所做的任何工程无关。随机状态 ML_model(n_estimators=100,max_depth=5,gamma=0,random_state=0..) 设置完全不同的数据分布.. 机器学习中...