2,random_state控制随机性,sklearn 版本的决策树不是遍历所有特征求不纯度,而是随机筛选一些特征进行计算(决策树本身具有的随机性)。所以这个设定会导致我们每次训练的结果都不相同。通过设定 random_state=0 (随便写个数字),控制决策树的随机性,便于我们分析其他的参数。random_state 默认是 None。 3,splitter也是控...
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 上提供了一个叫 splitter 的参数，random_state主要就是为这个参数而...
sklearn中的决策树实现,在寻找最大熵的切分的时候,所考虑的features的是乱序的。这样在多个features中,如果出现最大熵一致的情况,可能选择的切分位置不一样(对于拥有大量01二分属性的数据来说,这种情况很常见),从而使得决策树尽量在每一层照顾不同的特征。具体可以参见sklearn文档中下面这种的这句话:http://scikit...
random_state是一个随机种子的参数，它的作用是控制随机数生成器的随机状态。在机器学习中，随机性常常...
这样的算法不能保证返回全局最优的决策树。这可以通过在集成学习器中训练多棵树来缓解,其中特征和样本是随机抽样并有放回的。 因此,基本上,使用随机选择的特征和样本(与随机森林中使用的类似技术)重复多次次优贪婪算法。 random_state 参数允许控制这些随机选择。 接口文档 明确指出: 如果是int,random_state是随机...
对于scikit-learn这个库我们应该都知道，可以从中导出随机森林分类器（RandomForestClassifier），当然也能...
对scikit learn的决策树中的random_state感到困惑 如果random_state是RandomState对象,则通过。from sklearn.model_selection import train_test_split X_data = range(10) 或者,你也可以传递一个 RandomState 类的实例,它会变成 from sklearn.model_selection import train_test_split。 了解scikit-learn 中的数据...
决策树在建树的时候，是通过优化每一个节点以创建最优的树，但最优的节点并不一点建成最优的树，所以...
顺便说一句，sklearn的决策树其实并不完全是入门书籍（比如西瓜书）上那种简单算法，而使用了一些高效的...